我刚开始职业生涯的时候是写软件3D渲染器的，后来在90年代后期转到了Direct3D。我想知道的是，所有这些是否会因为即将涌入的幻觉游戏渲染而完全被冲刷掉，变得完全过时？能否以与用网格和纹理渲染相似的速度来幻觉生成游戏的画面？我们已经看到这种混合版本，即先渲染一个低分辨率的网格，然后在上面幻觉生成更高质量、更逼真的皮肤。我现在一点都不想在游戏引擎行业里了 :/
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在消费级硬件上，16毫秒内真的很难做很多推理。并不是说实时图形中的推理没有用，DLSS已经证明了这一点，但这是一个非常小的模型，专门针对一个特定的问题，即使这样也需要几毫秒来完成它的任务。将庞大的生成模型放入这些时间限制中似乎是一场艰难的战斗。
完整原文我原本以为幻觉渲染是通往训练AGI的一步。真的有人在认真尝试用这种方式构建游戏吗？看起来至少是极其低效的，最坏的情况是不连贯的。
完整原文这让我想起了Carmack在隐藏表面消除方面的评论 https://www.youtube.com/watch?v=P6UKhR0T6cs&t=2315s > "70年代的研究尤其，当时有很多关于隐藏表面消除的工作，这些聪明的不同算法方法 - 如今我们只是用深度缓冲区来解决它。我们只是扔掉兆字节甚至兆字节的内存，问题就变得容易得多。" 当然，70年代的"兆字节"内存是难以想象的。但对我们来说，实时帧推理是难以想象的。我不禁将我们当今的"聪明算法方法"与绘制像素到屏幕的方式进行类比。 我完全同意这个观点，从长远来看，所有这些像素光栅化的事情都只是一个短暂的时刻，会被一个更简单的每秒千万亿次/百万亿次浮点运算的本地TPU所取代，它在负载下仅消耗60瓦的功率，并且只是"梦想"出帧…
完整原文更有可能的是，机器学习模型会被游戏艺术家用于资产生成，但不会用于在客户端渲染这些资产，这将非常昂贵。 但另一个即将到来的客户端使用ML的用例是神经纹理压缩，这某种程度上不仅需要更少的存储空间，还需要更少的RAM。尽管这在客户端会带来一定的计算（帧时间）成本，但不像生成式AI那样严重。 神经网格压缩可能是未来可能出现的另一个东西。（所有有损压缩似乎都朝着ML方向发展：目前有很多关于下一代神经音频和视频编解码器的工作。例如 https://arxiv.org/abs/2502.20762 ）
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