Inhalt
summary Zusammenfassung
DEEP MINDS Podcast
Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Nvidia hat den Start der offenen Beta von RTX Remix angekündigt. Die Plattform ermöglicht es erfahrenen Moddern, klassische Spiele zu überarbeiten, indem sie unter anderem Texturen mit KI verbessern.

RTX Remix nutzt KI auf zwei Arten: Zum einen das KI-gestützte Upscaling DLSS, das sicherstellt, dass die überarbeiteten Spiele trotz des aufwendigen Pathtracing-Lichtrenderings eine hohe Qualität aufweisen.

Zum anderen nutzt es generative KI, um Texturen zu erweitern und zu verbessern - eine mühsame Arbeit, für die Menschen früher Wochen oder Monate gebraucht hätten. Das Textur-Werkzeug nutzt die Tensor-Cores der GeForce RTX-Grafikprozessoren, um niedrig aufgelöste Texturen zu analysieren und hoch aufgelöste Texturen zu generieren, die dem Stil des Spiels entsprechen.

Eine für die Texturgenerierung optimierte generative KI geht über eine einfache Hochskalierung hinaus. Das System erkennt Muster in den Texturen und generiert passende, ähnliche Texturen in hoher Auflösung neu. Ohne KI ist das ein manueller und aufwendiger Prozess. | Bild: Nvidia

Nyle Usmani, Produktmanager für RTX Remix bei Nvidia, bezeichnet RTX Remix als Paradigmenwechsel. Mit relativ wenig Know-how sei es möglich, ein kompetentes, attraktives und modern aussehendes Remaster zu erstellen. Laut Nvidia ist die Implementierung von Ray Tracing zwar "relativ direkt", das Tool sei aber keine "Ein-Klick-Lösung".

Anzeige
Anzeige

RTX Remix könnte dazu führen, dass Remaster in Zukunft von viel kleineren Teams in viel kürzerer Zeit in guter Qualität erstellt werden können. Das wiederum könnte bedeuten, dass es in Zukunft viel mehr Remaster geben wird.

RTX Remix Beta jetzt verfügbar

Die Open Beta von RTX Remix ist ab sofort verfügbar. Das Tool basiert auf Nvidia Omniverse und ist Teil der Nvidia Studio Tools Suite.

Die Plattform besteht aus zwei Komponenten: einer Anwendung, um Lichteffekte zu erzeugen und überarbeitete Assets in eine Spielszene einzufügen, und einer Laufzeitumgebung, um klassische Spielszenen zu erfassen und die überarbeiteten Assets beim Abspielen wieder in das Spiel einzufügen.

Laut Nvidia funktioniert RTX Remix derzeit am besten mit DirectX 8 und 9 Spielen mit "fixed function" Pipelines wie Call of Duty 2, Hitman 2: Silent Assassin, Garry's Mod, Freedom Fighters, Need for Speed Underground 2 und Vampire: The Masquerade - Bloodlines. Ein erstes größeres RTX-Remix-Projekt ist der Spieleklassiker Half-Life 2 mit Ray Tracing.

Die Spielkompatibilität wird laut Nvidia im Laufe der Zeit durch neue Funktionen erweitert. Sie soll auch durch die Community verbessert werden, die auf Github Code beisteuern oder Änderungen zur Integration in den Hauptzweig an Nvidia senden kann.

Anzeige
Community beitreten
Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!
Anzeige
Community beitreten
Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!
Empfehlung
Unterstütze unsere unabhängige, frei zugängliche Berichterstattung. Jeder Betrag hilft und sichert unsere Zukunft. Jetzt unterstützen:
Banküberweisung
Zusammenfassung
  • Nvidia hat die offene Beta von RTX Remix gestartet, einer Plattform, mit der Modder die Grafik klassischer Spiele mit neuen Lichteffekten und besseren Texturen modernisieren können.
  • RTX Remix nutzt unter anderem die Tensor-Kerne der GeForce RTX-Grafikprozessoren, um niedrig aufgelöste Texturen zu analysieren und hoch aufgelöste Texturen zu generieren, die dem Stil des Spiels entsprechen.
  • Laut Nvidia ist es mit RTX Remix möglich, mit relativ wenig Know-how ein "kompetentes, attraktives und modern aussehendes Remaster" zu erstellen, es sei aber "keine Ein-Klick-Lösung".
Quellen
Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
Community beitreten
Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!