英特爾推紋理集神經壓縮技術 紋理體積縮小至原來的1/18

英特爾近日發布演示視頻，介紹其最新的 Texture Set Neural Compression（紋理集神經壓縮，TSNC）技術，號稱在畫質幾乎不下降的前提下，將游戲紋理數據壓縮至傳統方案體積的最多 1/18。

該技術依托 AI 神經網絡，對行業標準的 BCn 紋理進行處理：先將原始紋理輸入神經網絡編碼器，經由最新的特征空間編碼，再由網絡解碼器還原為可用于渲染的紋理輸出數據。在極限壓縮設置下，輸出紋理在體積上可縮小至 18 倍之多，但會出現一定幅度的畫質損失。

與其他神經網絡類圖形技術類似，TSNC 依賴對數以百萬計的標準化紋理樣本進行訓練，以此生成可替代傳統 BCn 壓縮紋理的 AI 模型。新模型生成的紋理數據體積大幅縮小，意味著游戲可實現更快的紋理加載速度、更低的顯存占用，并借助現代 GPU 的算力獲得更好的整體性能表現。

英特爾為 TSNC 設計了多種應用側重點不同的使用方案，可根據開發者訴求在安裝包體積、顯存占用和運行性能之間進行取舍。其中，被稱為 Variant A（A 方案）的模型可以在畫質幾乎無感下降的前提下，將標準紋理集壓縮至原來的約 1/9，肉眼難以分辨差異。若以效率最大化為目標，英特爾則提供 Variant B（B 方案），在體積壓縮最高可達 18 倍的同時，帶來更明顯的性能提高，但會引入一定程度的畫質變化。

為量化畫質損失，英特爾采用 NVIDIA 的 FLIP 工具對生成圖像的質量變化進行評估。測試顯示，Variant A 的視覺質量下降約為 5%，基本屬于輕微水平；而 Variant B 的質量下降最高約為 7%，差異更為顯著但仍屬可接受范圍，具體體驗還需結合實際畫面與玩家主觀感受判斷。英特爾同時公布了一系列對比截圖，供外界自行對比觀感差異。

在性能方面，英特爾在最新的 “Panther Lake” 平臺上對 TSNC 技術進行了基準測試，測試平臺搭載集成 Arc B390 顯卡，并配備用于加速 AI 工作負載的 XMX 核心。在該平臺上，AI 模型生成首個紋理像素的耗時約為 0.194 納秒，足以保證游戲在實時渲染時不會出現額外延遲或明顯異常，保持畫面流暢輸出。英特爾表示，TSNC 技術預計將在今年晚些時候以 Alpha 版本形式向外發布，后續還將推出 Beta 版本和正式穩定版，不過目前尚未給出具體時間表。