Некоторые современные технологии машинного обучения для ускорения рендеринга:

• DLSS (Deep Learning Super Sampling). 2 Использует свёрточные нейронные сети для восстановления изображения высокого разрешения из данных низкого разрешения. 2 Такой подход позволяет существенно уменьшить вычислительную нагрузку, сохраняя высокое качество визуализации. 2
• Neural Radiance Fields (NeRF). 2 Метод моделирования 3D-сцены, основанный на плотных представлениях сцены, которые хранятся в параметрах нейронной сети. 2 NeRF позволяет рендерить сложные структуры и материалы, включая прозрачность и глобальное освещение, с высокой степенью реализма. 2
• GANs для текстурирования. 2 Генеративные состязательные сети, которые используются для создания детализированных текстур на основе обучающей выборки. 2 Это позволяет моделировать реалистичные поверхности, такие как ткани, металлы или органические материалы, с учётом мелких деталей, недоступных традиционным алгоритмам. 2
• Анимация на основе ИИ. 1 Машинное обучение может автоматизировать процесс анимации, обучаясь на существующих данных о движении. 1 Например, системы ИИ могут анализировать данные захвата движения для генерации реалистичной анимации 3D-персонажей, сокращая необходимость в ручном создании ключевых кадров. 1