Мартовский анонс DLSS 5 стал настоящей лакмусовой бумажкой — он подсветил много проблем в современном медиапространстве. Преобладающие негативные отзывы со стороны потребителей вполне закономерны и, забегая вперед, местами даже справедливы. Однако очень печально, что большинство так называемых лидеров мнений побежали вслед за толпой, и вся их «аналитика» сводилась к сбору фактов и мнений под заранее заданную теорию. Просмотры крутятся, лайки мутятся, а вводишь ты свою аудиторию в заблуждение или нет — вообще плевать.
Никто даже не попытался разобраться в истории вопроса. Никто не поискал мнений профильных экспертов, которые занимаются современной высокотехнологичной графикой в играх (а не просто имеют отношение к индустрии). Большинство даже не разъяснили, что DLSS 5 — это не только то, что показали на демонстрации. Термином DLSS сегодня называют всё направление нейронного рендеринга.
Очень легко ругать «зеленых» за неудачный анонс. Какого черта, например, было применять фотореалистичный фильтр к откровенно стилизованной Hogwarts Legacy? Так же легко высмеивать Digital Foundry за то, что их восхитила обработка картинки в Starfield и Oblivion Remastered. А также за то, что они не стали акцентироваться на возможных последствиях перехода на нейронный рендеринг (о них сегодня тоже поговорим) в партнерском видео. Вот только все почему-то забыли разобрать картину целиком: со всех позиций и во всех аспектах. А не только с удобной для автора (не пришлось заполнять пробелы в технических знаниях) и приятной для публики (которая всегда рада поругать корпорации) стороны.
В этой статье — постараюсь дать исчерпывающую информацию. Это не попытка оправдать Nvidia, или наоборот — закопать. Скорее банальная журналистская работа, которую сегодня все разучились делать (даже по открытым источникам!).
АВТОР: Роман Перов
Профессиональный игровой журналист. Больше 10 лет пишу в тематиках на стыке видеоигр и технологий.
Откуда вообще взялся нейронный рендеринг, и зачем он нужен
Для многих уже не секрет, что близится конец кремниевой эпохи. В ее расцвет мощности «железа» росли вдвое каждые 2 года. По крайней мере — чисто математически. В реальных задачах прирост был меньше, но всё равно за десятилетие те же видеокарты могли стать мощнее в 15–20 раз.
Например, GeForce GTX 1080 где-то в 17 раз мощнее 8800 GT. Между ними 9 лет прогресса. До выхода RTX 5080 прошло еще 9 лет. Как думаете, во сколько раз увеличилась сырая мощность в играх во второй период? Чуть больше, чем в 3 раза… Можно сказать, что прогресс в графических адаптерах с конца 2010-х замедлился раз этак в 6!
Именно по этой причине Nvidia — почти монополист на рынке видеокарт — больше не делает ставку на «грубую силу», переключившись на оптимизацию графического конвейера. И так получилось, что внутри компании возникли два конкурирующих между собой подхода. Хотя сначала они скорее сотрудничали. Начнем с трассировки лучей.
Все помнят тот самый анонс августа 2018-го. «Graphics reinvented!», — утверждали представители Nvidia с большой сцены. Нам тогда показали корректное глобальное освещение и динамические отражения на базе рейтрейсинга. Они стали рассчитываться автоматически и работать в реальном времени благодаря новому типу вычислительных блоков — RT-ядрам. А кроме них также появились тензорные ядра. Они уже отвечали за ускорение работы нейросетей. В практическом смысле — за поддержку того самого DLSS.
И поначалу DLSS правда представлял собой лишь апскейлинг, совмещенный со сглаживанием. По сути, он был нужен для возвращения адекватной производительности после включения трассировки лучей. Вот только в первые годы апскейлинг от Nvidia заметно «мылил» картинку, плохо справлялся со сложной геометрией вроде сеток или растительности, а также генерировал артефакты вроде шлейфов за мелкими контрастными объектами (дым из труб, птицы в небе и т. п.) или мерцающих солнечных лучей на поверхности воды.
Полностью исправить ситуацию удалось лишь в 2022 году, с выходом DLSS 3.0. Вместе с третьей итерацией технологии была представлена генерация кадров, а еще через год — реконструкция лучей. И примерно тогда же Дженсен Хуанг начал говорить, что будущее именно за нейронным рендерингом:
Every single pixel will be generated soon. Not rendered: generated.
Дженсен Хуанг, глава Nvidia
в своем выступлении на конференции GTC 2023
Полноценная презентация нового метода рендеринга состоялась в начале 2025 года на выставке CES. Все основные тезисы затем были опубликованы в блоге Nvidia для разработчиков. Публике тогда больше всего запомнились нейронные маски для лиц персонажей. И запомнились скорее в негативном ключе, потому что слишком уж напоминали бьюти-фильтры из соцсетей:
А что получило наибольшее внимание на недавней демонстрации DLSS 5? Правильно — измененные лица. И не трудно догадаться, что технология использовалась примерно та же, но уже в составе фильтра для всего кадра. Или это всё же был не фильтр, а инжектор наподобие ENB? Здесь как раз возникла путаница, с которой разберемся позднее (а также с тем, почему потребовались целых две RTX 5090).
В большинстве обличающих Nvidia постов и видео фигурировала всего пара неудачных кадров: с блондиночкой Грейс Эшкрофт из Resident Evil Requiem и юным учеником магии из Hogwarts Legacy. Первая стараниями нейронки получила слишком уж вызывающий мейк на лице (особенно, если знать сюжетный контекст сцены), а второй постарел на десяток лет и из старшеклассника превратился в молодого профессора:
Однако в той же демонстрации были и куда более удачные кадры, в том числе с лицами персонажей — даже с той же Грейс! Не говоря уже о Леоне:
А вот на невероятно похорошевшие материалы и освещение и вовсе толком никто не обратил внимание:
Однако мы снова забегаем вперед. Давайте вернемся к теме главы и поговорим про основные особенности нейронного рендеринга. А они следующие:
Нейронные шейдеры (Neural Shaders). Новая ступень развития программирования графики. Ускоряют обработку материалов и эффектов в реальном времени, а также приближает их качество к фотореализму на уровне кино (с его неограниченным по времени пререндером).
Нейронное сжатие текстур (NTC). Сокращает расход видеопамяти на текстуры до 7 раз. Это должно смягчить проблемы с 8-гигабайтными графическими адаптерами и позволить внедрять в игру больше уникальных текстур (рисунок на поверхностях будет реже повторяться).
Нейронный кэш излучения (NRC). Оптимизация работы денойзера и реконстуктора лучей на основе предсказывающих ИИ-алгоритмов. Денойзер и реконструктор лучей используются для очистки картинки от шумов после трассировки и улучшения качества глобального освещения.
Нейронные лица (Neural Faces). Про них уже упоминалось выше. Используют сгенерированные маски на основе модельки лица в игре, которые сглаживают геометрию, дорабатывают материалы и дорисовывают черты.
А также множество других технологий для оптимизации, сокращения задержки ввода, работы с поведенческим ИИ персонажей и прочим. Они уже не касаются качества картинки.
Если внимательно присмотреться к технологиям нейронного рендеринга, то можно понять, что некоторые из них противоречат тому, что делала Nvidia ранее. С одной стороны, компания долгие годы продвигала идею физически корректного рендеринга: сложные BRDF‑модели, точные расчеты освещения, динамические отражения, постепенный отказ от костылей и упрощений. С другой — нейронный рендеринг по своей природе опирается на предсказание, аппроксимацию и статистику. Он не стремится к физической точности, он стремится к визуальной достоверности при минимальных вычислительных затратах. И это вызывает закономерное недоумение у всего сообщества: от простых геймеров до разработчиков игр.
Да и что будет с художниками, если теперь вместо тщательно проработанных моделек и аккуратно настроенного освещения достаточно будет скармливать нейронке заготовки и промпты? Далее попробуем во всем этом последовательно разобраться.
Так фильтр или инжектор?
В своих маркетинговых материалах Nvidia подает DLSS 5 как новую ступень рендеринга. По их словам, нейросеть должна брать цвета, движение объектов (векторы), данные сцены и на их основе формировать более детализированный и реалистичный кадр. То есть не просто «закрашивать», а реально участвовать в создании каждого пикселя — как полноценный этап графического конвейера.
Но если разобрать мартовские демонстрации покадрово DLSS 5 скорее выглядит как постобработка: лица становятся слишком гладкими, детали дорисовываются без четкой привязки к геометрии, а освещение иногда меняется так, будто модель работает с уже готовым изображением. Это больше похоже на фильтр, чем на глубоко встроенную технологию. И что самое интересное — это даже подтвердил один из инженеров Nvidia:
Почему так вышло? Самое логичное объяснение — Nvidia продвигала то, каким DLSS 5 должен стать в идеале, а для демонстрации могли использовать упрощенную версию. И именно про нее рассказал Джейкоб Фриман в интервью для ютубера Дэниела Оуэна.
Так или иначе, судить о DLSS 5 по ранним спорным кадрам — всё равно что оценивать игру по альфа‑билду. Важно, какие данные движок реально отдает нейросети. Если это G‑буферы, motion vectors, информация о материалах — значит, DLSS 5 работает как полноценная часть рендера. Если же модель получает только финальный кадр — это лишь постобработка со всеми рисками вроде непредсказуемых артефактов.
Картина станет понятнее, когда появятся первые игры с полноценной интеграцией. Тогда и увидим, будет ли DLSS 5 настоящим инжектором, как это заявляет Nvidia.
Для DLSS 5 нужна будет RTX 5090 (а лучше две)?
Многих взволновал тот факт, что для демонстрации DLSS 5 использовались сразу два актуальных суперфлагмана от Nvidia. Скорее всего, причина довольно простая: демонстрацию готовили так, чтобы она гарантированно не развалилась в прямом эфире. Во-первых, для этого Nvidia наверняка пришлось отказаться от апскейлинга для большей предсказуемости результата. То есть одна RTX 5090 занималась рендерингом в полном 4K-разрешении, а нейронная обработка выполнялась поверх него на другой.
Зачем вообще понадобилась вторая карта? На презентациях всегда используют избыточные конфигурации. Вторая видеокарта берет на себя всё, что может вызвать лаги или просадки: захват изображения, вывод на несколько экранов, стриминг, запись и прочее сопутствующее. Это стандартная практика.
Nvidia просто развела задачи по разным GPU, чтобы исключить любые риски. В релизных проектах DLSS 5 вероятно будет работать на одной видеокарте — как и все предыдущие версии. Но и RTX 5090 простым геймерам вряд ли понадобится, так как большинство сегодня играет в разрешении не выше 1440p с включенным апскейлингом и иногда даже включает двукратную генерацию кадров.
Потеряют ли работу художники?
Тема «искусственный интеллект заберет рабочие места» всплывает каждый раз, когда в индустрии появляется новая технология. Но в случае с нейронным рендерингом ситуация куда тоньше.
Нейросеть не создает контент с нуля, она работает поверх уже существующих данных. Ей нужны модели, текстуры, материалы, UV‑развертки, освещение, анимации — всё то, что создают люди. Нейронный рендеринг не заменяет художественный пайплайн, он лишь меняет его баланс: часть рутинных задач уходит, но ключевые решения остаются за человеком.
Самое важное — нейросеть не обладает художественным замыслом. Она не знает, какой должна быть стилистика игры, как выглядит ее визуальный язык, какие акценты важны для сюжета, какие детали формируют характер персонажа. Она может сгладить геометрию, улучшить материалы, подправить освещение, но она не понимает, зачем это делается. И именно поэтому без арт‑директора, без художников по персонажам, по окружению, по материалам — без людей, которые задают смысл — технология остается просто инструментом.
Есть и другой аспект. Нейронные модели требуют обучающих данных, и эти данные должны быть подготовлены вручную. Чтобы нейросеть корректно работала с лицами, ей нужны эталонные маски, корректные топологии, чистые материалы. Чтобы она правильно реконструировала освещение, ей нужны сцены, где свет выставлен грамотно. Чтобы она не ломала стилизацию, ей нужны примеры этой стилизации. Всё это — работа художников. И чем сложнее игра, тем больше такой работы. Просто она станет менее рутинной и более концептуальной.
Появится ли нейронный рендеринг на консолях?
Нейронный рендеринг от Nvidia рассчитан на мощные тензорные блоки (аппаратные ускорители для нейросетей). Текущие PlayStation 5 и Xbox Series X имеют базовую поддержку машинного обучения, но она несопоставима с тем, что есть в RTX‑линейке. Там нет выделенных тензорных ядер, а значит и нет инфраструктуры, которая позволила бы запускать модели уровня DLSS 5 в реальном времени.
Грядущее поколение тоже вряд ли успеет освоить нейронный рендеринг. Консоли — это устройства с фиксированным «железом» и долгим жизненным циклом. Любая технология, которая туда попадает, должна быть предсказуемой, стабильной и дешевой в интеграции. Нейронный рендеринг в текущем виде слишком молод, слишком быстро меняется и слишком сильно зависит от конкретной аппаратной реализации.
В результате графика на игровых приставках рискует снова сильно отставать от ПК, как это было в 2000-х годах. Домашние компьютеры тогда сильно вырвались вперед благодаря программируемым шейдерам, а консоли долго не могли предложить ничего сопоставимого. Но сейчас ситуация куда серьезнее, просто потому что речь идёт не о сырых терафлопсах, а о технологиях, которые формируют саму картинку.
Что говорят разработчики игр?
Наконец посмотрим, как воспринимают DLSS 5 те, ради кого технология и создавалась — разработчики игр. Примечательно, что среди инди‑авторов и сотрудников небольших студий преобладают скорее негативные впечатления:
Представлять, что эта технология станет стандартом по умолчанию, — это оскорбительно и пугающе, и моя первая реакция — «Слава богу, я делаю 2D-игры».
Каллен Дуайер
руководитель отдела геймплея и техдизайна, студия Doinksoft
Помимо очевидных эстетических проблем, самая главная — как DLSS 5 лишает индивидуальности любые художественные решения разработчиков, вместо этого навязывая свое видение.
Энди Сантагата
инди-девелопер, бывший AAA‑разработчик
Создается впечатление, что DLSS5 отнимает у художников часть авторского замысла, делая персонажей более гламурными, а окружение — более детализированным. В результате чего картинка кажется менее выразительной и не такой целостной.
А вот в крупных студиях картина иная: многие комментарии звучат куда менее резко и нередко переходят в положительные оценки:
Графические технологии на базе нейросетей улучшаются с каждым поколением. Они не идеальны, но являются мощным инструментом, если понимать их ограничения.
Йонас Мейер
технический директор Embark Studios
Когда нам показали DLSS 5, и мы запустили его в Starfield, было удивительно, как он оживил игру.
Тодд Говард
исполнительный продюсер Bethesda Game Studios
Скорее всего со стороны (особенно, через пережатые ролики) технология выглядит хуже, чем на самом деле. И здесь создатели игр с бюджетной графикой не слишком отличаются от простых обывателей. Поэтому их реакция закономерно получается более эмоциональной.
Крупные студии, имея доступ к пайплайнам и внутренним инструментам, видят в DLSS 5 реальный потенциал — при условии грамотного использования и настройки.
Нейронный рендеринг стал логичным ответом на замедление роста вычислительной мощности и на потребность индустрии искать новые способы улучшать картинку без увеличения нагрузки на «железо». Именно поэтому вокруг DLSS 5 возникло столько споров: технология одновременно открывает новые возможности и вызывает вопросы о предсказуемости результата, о влиянии на художественный процесс и о том, насколько глубоко она встроена в рендер.
Важно понимать, что нейронный рендеринг не отменяет классический пайплайн. Он не создаёт игру вместо людей и не формирует художественные решения. Он работает поверх уже существующих моделей, материалов и сцен, а значит, остаётся инструментом, а не заменой авторского подхода. Его влияние будет зависеть от того, как разработчики научатся использовать новые методы и насколько аккуратно будут интегрировать их в свои проекты.
Текущие демонстрации DLSS 5 — это ранний этап. Оценивать технологию стоит по тому, как она проявит себя в реальных играх, какие данные будут передаваться нейросетям и насколько стабильным окажется результат. Пока же нейронный рендеринг выглядит не как революция и не как угроза, а как очередной шаг в эволюции графики: с новыми преимуществами, ограничениями и задачами, которые предстоит решать всей индустрии.