AMDNTBC将存储占用空间缩小70%

正如6月底宣布的那样，AMD推出了一种由人工智能驱动的纹理压缩方法，称为NTBC(神经纹理块压缩)。继上周在第35届欧洲图形渲染研讨会上发表演讲后，AMD现在在GPUOpen网站上发布了由研究人员ShinFujieda和TakahiroHarada撰写的论文，披露了这项新技术的细节。

NTBC的目标是减少游戏文件大小，过去几年游戏文件大小一直在不断增加。游戏需要大约150GB的可用磁盘空间才能安装，这已经不是什么稀奇事了。当然，游戏文件大小越来越大的主要原因是4K显示器等的高分辨率纹理。

通过基于神经的方法，NTBC学习如何将未压缩的纹理映射到块压缩纹理(本文重点介绍BC1和BC4格式)，从而将存储空间减少高达70%，同时保持合理的纹理质量并避免着色器发生任何变化。以下是论文中关于其工作原理的摘录：

NTBC采用多层感知(MLP)同时对一种材料中所有纹理的块压缩数据进行编码，在生成相同块压缩数据格式的同时实现比标准BC更低的比特率。NTBC

旨在减少磁盘上的纹理占用空间。网络权重存储在磁盘中，并加载到内存中。然后执行推理以重建复制到VRAM的块压缩纹理数据。因此，它不需要对着色器进行任何更改，这使得我们的方法更容易在现有的图形管道中采用。我们还利用多分辨率特征网格来促进模型优化，并通过量化感知训练对其进行压缩，以降低存储成本。

AMD研究人员指出，NTBC预测块压缩数据，而不是从磁盘加载块压缩纹理;然后，在运行时使用现有的BC解压缩方法从压缩数据中解码纹素值。因此，该技术在图形管道的纹理加载阶段只会引入适度的计算开销。

预计耗时在27.31毫秒到49.84毫秒之间，具体取决于保守方法(为RGB和单通道纹理运行两个不同的模型)和激进方法之间的选择。这似乎相对较高，但研究人员澄清说这不会成为问题，因为推理只对每个材料执行一次，而不是从磁盘加载纹理。

当然，NTBC还不够完美。它的创建者意识到，由于它使用了与原始纹理相比分辨率较低的网格，因此偶尔会产生模糊的细节或块状伪影。可能的解决方案包括不同的编码方法，例如纹理聚焦编码或局部位置编码。关于格式，AMD研究人员认为NTBC也可以扩展到BC6H和BC7。