近年來，人們一直在談論 4K 解析度、光線追蹤和 DLSS，但一個主要的、經常被忽視的限制仍然是圖形記憶體。 越來越複雜的紋理和對遊戲性能要求越來越高的遊戲即使是歐洲的許多中端顯示卡也很快耗盡了顯存，迫使使用者降低畫質設置，或忍受卡頓和效能下降。
在這種背景下，它似乎 NVIDIA 神經紋理壓迫 (NTC)這是一種基於神經網路的紋理壓縮技術，在 2026 年的 GTC 和 GDC 上進行了詳細介紹。它的提議很簡單：大幅降低紋理的記憶體消耗，但不會降低螢幕上感知到的影像質量，甚至在某些情況下，與傳統方法相比，影像品質還會有所提高。
神經紋理壓縮的工作原理及其獨特之處
NTC 的基礎是使用 專門訓練用於紋理的小型神經網絡與其僅依賴業界多年來一直使用的BCn區塊壓縮格式（BC5、BC6、BC7等），不如採用其他方法。傳統上，這些紋理已經壓縮後儲存在顯存中，GPU會即時解析它們，但它們仍然佔用大量記憶體。
利用神經紋理壓縮技術， 紋理資訊以更緊湊的方式儲存。這是一種潛在編碼，神經網路在渲染每一幀時即時解碼。 GPU 無需處理數 GB 的擴散貼圖、法線貼圖、粗糙度貼圖等等，只需處理小得多的資料集即可。
根據英偉達的解釋，這些神經網路模型具有 接受過培訓，了解紋素應該是什麼樣子 （紋理的「像素」）對於給定的材質：石頭、木頭、 金屬質感陶瓷、紡織品等。透過這種學習，網路可以從壓縮資料中重建最終外觀，模擬出我們使用更豐富的紋理所獲得的視覺效果。
實際結果是，紋理不再是記憶中固定的“負擔”，而是變得依賴… 更小的壓縮程式碼和人工智慧推理能力這與 NVIDIA 將其 GPU 中的記憶體和頻寬負載轉移到智慧運算的總體趨勢相一致。
試玩版「托斯卡納車輪/托斯卡納別墅」：記憶體佔用從 6,5 GB 降至少於 1 GB
為了展示這項技術的潛力，NVIDIA 進行了多次技術演示，其中包括現在廣為人知的場景。 “托斯卡納車輪”或“托斯卡納別墅”一座地中海風格的別墅，內部裝潢精緻，是細節設計的高水準試驗場。
在傳統配置中，使用格式 標準的 BCN 場景需要約 6,5 GB 的記憶體 這僅適用於紋理。啟用神經紋理壓縮後，同一環境的運作速度大約會降低。 970 MB 顯示記憶體也就是說，與原始使用量相比，減少了約 85%。其他演示也出現了類似的數字，減少了約 80%（在某些場景變化中降至約 670 MB）。
重要的不僅是顯存下降的幅度，還有… 這兩個版本在視覺上幾乎沒有區別。 對於普通用戶而言，NVIDIA 表示，在保持相同記憶體「預算」的情況下，NTC 甚至能夠比縮小或重新縮放的 BCN 紋理保留更多細節。
別墅內便可見一個具體的例子，桌上擺滿了餐具、瓶瓶罐罐和裝飾品。相比之下， 採用 NTC 處理的零件，在儲存容量相同的情況下，展現出更高的清晰度和更豐富的微觀細節。 渲染部分減少了 BCN 紋理，以適應相同的 VRAM 預算。
這類結果顯示技術的雙重用途：研究可以選擇… 大幅降低記憶體消耗而不損失質量 或保持消費水平，並將視覺保真度提升到一個更高的層次，這對於追求近乎照片般逼真效果的項目來說尤其具有吸引力。
對遊戲和圖形引擎的實際優勢
從發展的角度來看，所有這一切的主要後果是： 在設計複雜場景時，紋理不再像以前那樣具有限制。表面貼圖佔用的顯存越少，代表其他系統或同時顯示的內容量就有更多的空間。
對於面向歐洲市場的PC遊戲而言，歐洲用戶群體仍有相當一部分… 中階顯示卡或配備 8GB 記憶體的顯示卡這種激進的壓縮方式為在目前被迫降低畫質以避免超出顯存限制的系統上啟用高解析度紋理打開了大門。
NVIDIA重點強調的優點包括：
- 顯存使用量大幅降低在特定情況下，最高可達七倍。
- 處理能力 更高解析度的紋理 不觸發記憶體需求。
- 瓶頸緩解 與記憶體頻寬和資源流傳輸相關。
- 潛力 更小的安裝和補丁尺寸透過將更緊湊的紋理打包到磁碟上。
- 更好地利用 便攜式設備和未來遊戲機在記憶體資源較為有限的情況下。
所有這些都符合當前的市場狀況，即使在歐洲，遊戲下載大小也很容易超過 100 GB，而且可用頻寬並不總是足夠，尤其是在農村地區或網路連線較差的地區。 在不犧牲品質的前提下縮小紋理尺寸 它可能會縮短下載時間並影響更新速度。
此外，透過更依賴智慧運算，可以減輕實體記憶體的壓力，並更有效地利用現代 GPU 的運算能力，這是 NVIDIA 長期以來在其他 AI 解決方案中一直推廣的理念。
神經材料：通道更少，速度更快
除了NTC之外，NVIDIA還展示了以下概念： 神經材料這是神經壓迫思想的自然延伸，它不僅適用於紋理，也適用於渲染中使用的材料的物理模型。
在傳統的工作流程中，為了描述表面對光照的反應，需要結合以下幾個面向。 多通道和地圖基礎顏色、法線、粗糙度、金屬度、環境光遮蔽以及其他與圖形引擎使用的BRDF方程式相關的特定數據。這意味著每個像素需要處理大量資料、進行多次記憶體存取以及相當多的數學運算。
利用神經材料， 這組通道被簡化為一個更緊湊的潛在表示。 一個小型神經網路負責即時解碼，並在渲染過程中重建材質的視覺屬性。
在NVIDIA分享的測試中，一種配置是 19個材料通道減少到僅8個通道。在 1080p 解析度的測試場景中，其結果為 加速度介於 1,4 倍和 7,7 倍之間 渲染時間取決於具體情況。
這種方法不僅可以節省內存，而且 它簡化了每個像素的資料存取和操作次數。這在光線追蹤和路徑追蹤配置中尤其重要，因為每次光線反彈的成本都會倍增。
NTC 是 NVIDIA 全新 AI 驅動圖形管線的一部分。
神經紋理壓迫並非孤立存在，它是更廣泛策略的一部分，該策略旨在… NVIDIA 正在利用神經網路重新設計圖形管線的關鍵部分。DLSS、幀生成或即將推出的 DLSS 5 等技術都基於相同的基本理念：將一些傳統上「困難」的渲染工作轉移到最佳化的 AI 模型上。
在多次 GTC 技術講座中都解釋過，除了簡單的圖像後處理之外， 紋理和材質的壓縮和神經渲染是關鍵組成部分 為了使此生態系統良好運行，減少記憶體佔用、減少瓶頸並釋放資源，可以為其他階段（例如 DLSS 影像重建）提供更多餘地。
NVIDIA強調的一點是，就NTC和神經材料而言， 生成式人工智慧並非用於「創造」藝術內容。相反，它們是推理模型，旨在忠實地再現美術團隊先前定義的紋理和材質外觀。此舉旨在回應社群中一些關於人工智慧可能對遊戲原始視覺意圖產生影響的批評。
實際上，既定目標是讓神經工具發揮以下作用： 技術加速器這些解決方案不能取代藝術家和工作室的創作，隨著這些解決方案進入商業領域，這肯定會繼續引發爭論。
根據英偉達的說法， 支援NTC的網路已經針對電子遊戲中常見的各種材料進行了訓練。理論上，一旦這項技術向開發者開放，這將有助於將其整合到商業引擎中。
對歐洲市場和未來部署的潛在影響
截至目前，NVIDIA尚未確定神經紋理壓縮技術在商業遊戲中廣泛應用的具體日期，但是 技術演示表明，VRAM 的使用可能會變得不那麼受限。尤其是在電腦上。
在歐洲，硬體環境非常多樣化，這類解決方案可能會產生顯著影響。許多用戶都在玩 配備6GB或8GB顯存的顯示卡的遊戲筆記型電腦或桌上型電腦在一些開啟「超高」紋理的3A大作中，這個容量已經開始捉襟見肘。如果NTC能夠兌現其承諾，它就能讓這些高畫質設定保持穩定運行，而不會出現畫面切換或效能驟降的情況。
從研究的角度來看，也存在一些實際的激勵因素： 紋理資料越少，建置就越輕量。更小的試玩版下載包和更合理的更新時間。對於並非人人都能使用高速光纖連線的歐洲玩家來說，這意味著在安裝或更新大型遊戲時，體驗會更加流暢，減少不少煩惱。
然而，還有一些因素需要關注。神經紋理壓縮技術的實際應用將取決於… 易於整合到虛幻引擎、Unity 或其他內部引擎等引擎中這取決於不同代 GPU 提供的支持，以及每個工作室在品質、性能和實施成本之間的平衡。
總之，有一點似乎很清楚： 顯存已成為優化的首要目標。而像 NTC 這樣的提案符合「神經渲染」這一更廣泛的趨勢，在這種趨勢中，智慧運算取代了一些僅基於蠻力的傳統解決方案。
從宏觀角度來看，神經紋理壓縮、神經材質以及圍繞 DLSS 公佈的其他技術都預示著新一代圖形引擎的到來，在這一代圖形引擎中， 人工智慧不僅能創造像素，還能決定如何儲存、壓縮和重建像素。如果節省顯存、提高細節等級和縮短渲染時間的承諾能在商業遊戲中實現，我們可能會看到近年來即時圖形製作和執行方式最重大的變革之一。
