【资料图】

在GDC上，NVIDIA宣布其游戏开发人员正在使用其Omniverse平台和最近宣布的AIFoundations云服务，这些服务允许用户操作自定义LLM和使用其专有数据训练的生成AI。这项技术让游戏开发者能够体验到使用生成式AI技术来增强他们的游戏创作和游戏资产的初体验。

即将推出的最新OmniverseAudio2Face生成AI更新包括普通话支持、整体面部动画和多语言口型同步质量改进。它还带来了最新的实时RTX渲染，以及首个实时光线追踪次表面散射着色，以提高真实感。

在一个示例中，NVIDIA展示了其OminverseACE或Avatar云引擎，该引擎可用于通过利用NVIDIARiva使用语音和翻译AI创建富有表现力的角色声音，从而使化身或模型栩栩如生，或者他们可以使用OmniverseAudio2Face技术实现AI驱动2D和3D角色动画。以下是NVIDIAOmniverseAudio2Face技术的预览：

此预览更令人印象深刻的是，它不仅完全由AI生成，并且通过跨多种语言提供的整体面部动画和口型同步质量改进看起来逼真，而且还利用了NVIDIARTX技术。上面的场景利用完全实时的光线追踪次表面散射着色或SSS来进一步提高视觉保真度。

GSCGameWorld的工作人员将在他们即将推出的AAA级游戏《潜行者2切尔诺贝利负责人》中充分利用NVIDIA的OmniverseAudio2Face技术，而第二家工作室FallenLeaf将在他们的第三人称科幻惊悚游戏中使用该技术,索利斯堡。

在另一场开发者会议上，腾讯的XihaoFu谈到了通过光线追踪实现基于线束的实时毛发渲染。实时毛发渲染的问题在于，您要么必须在性能或质量上做出妥协，因为HairCards解决方案看起来很普通但性能更好，而Hairstrand实现在视觉效果方面看起来要好得多，但渲染性能会很高.Xihao想通过利用NVIDIA的RTX技术(例如光线追踪和DLSS)来解决这个问题。与使用时间抗锯齿/上采样技术的虚幻引擎5和空间-时间过滤器进行了比较。

在光线追踪中实现这种方法的第一个障碍是B样条基元，但由于它不适用于DXR，唯一的其他选择是使用自定义基元。使用光线追踪在DXR中创建链后，会显示一个性能图表，其中显示了NVIDIAGeForceRTX3090如何利用RT提供比原生解决方案高出约50%的性能。在另一个比较中，RT实现最终比光栅化路径在一系列不同的基于头发的模型中更快。

这将我们引向主题中讨论的第二个问题，即与渲染基于股的头发相关的噪音。为此，提出了一个时空滤波器作为解决方案，因为多样本跟踪在性能上具有线性和次线性成本。