Разработчик под псевдонимом YusufB5 опубликовал оригинальное программное решение ASCILINE Engine — «высокопроизводительный движок для отрисовки ASCII-видео в реальном времени», который можно использовать для трансляции «неблокируемого видеопотока».

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: github.com/YusufB5

На практике приложение вполне достойно справляется с созданием цветных текстовых роликов из исходного материала. Доступны пять режимов глубины цвета: в первом режиме (Mode 1, DOM) формируется монохромная картинка, есть также варианты с поддержкой 512 (Mode 2), 32 тыс. (Mode 3), 262 тыс. (Mode 4) и 16 млн цветов (Mode 5, Ultra). Вместо традиционных ASCII-символов в последнем случае используются цветные блоки, а качество изображения приближается к видео в разрешении 360p. Если встроить такое видео небольшого размера в веб-страницу, оно действительно визуально неотличимо от исходного MP4.

Заявление автора проекта о том, что такое видео не блокируется, участники обсуждения в соцсетях подвергли сомнениям. Действительно, рекламные баннеры в традиционных медиаформатах блокируются намного проще, чем отрисовка видео из текстовых блоков. Но нельзя недооценивать и современные блокировщики рекламы — переведя блокировщик в режим «удаления элементов», можно без особых усилий скрыть блок HTML5 Canvas, в котором производится отрисовка ASCII-видео.

Другие участники обсуждения, напротив, выразили опасения, что создатели рекламных платформ возьмут технологию ASCILINE Engine на вооружение, и на веб-страницах появится больше рекламы, справляться с которой будет труднее. В ответ на это YusufB5 указал на «строгий пункт о запрете рекламы в лицензии MIT, гарантирующий, что это не будет использоваться для принудительного показа неотключаемой рекламы».

Среди положительных сторон ASCILINE Engine отмечаются возможность применять к видеопотоку CSS-фильтры в реальном времени, а также возможность транслировать видео в текстовом формате легковесным моделям искусственного интеллекта, которые смогут описывать изображение, расходуя меньше ресурсов по сравнению с анализом видео в традиционных форматах. Потоковое видео в таком формате может иметь пропускную способность всего в несколько килобайтов на кадр, обеспечивая, в частности, совместимость с устройствами интернета вещей. Дальнейшее сжатие способны обеспечить алгоритм GZIP и отправка только изменяющихся фрагментов кадров (дельта-кадров).

Roblox разрабатывает техническую основу для радикального изменения игровой платформы — за рендеринг будет частично отвечать ИИ-модель мира, обеспечивающая отрисовку текстур, освещения, движения и окружающих объектов с высокой детализацией на основе существующих игровых данных. Напрашивается аналогия с технологией масштабирования Nvidia DLSS 5 — собственно, коллеги из VideoCardz и назвали решение Roblox как «DLSS 5 у нас дома».

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: roblox.com

Обновлённая платформа Roblox Reality описывается как гибридная система, сочетающая облачный игровой движок с видеомоделями мира (Video World Models) в приближённой к пользователю облачной периферийной инфраструктуре. Привычный облачный движок Roblox, как и сейчас, отвечает за состояние игры, позиции игроков, взаимодействие между ними, физику и синхронизацию. Далее поверх отрисованного базовым движком видео и пространственных данных алгоритмами искусственного интеллекта генерируется визуальный слой повышенного качества.

В существующей реализации лабораторная версия движка неспособна работать в реальном времени. Roblox хочет добиться разрешения 2K с частотой 60 кадров в секунду — для этого, отмечает компания, потребуется подключение ближайшего к пользователю центра обработки данных с ускорителями класса Nvidia H200 или B200. Мировые модели ИИ, отмечает разработчик, имеют некоторые ограничения: они испытывают затруднения с сохранением состояния, устанавливаемыми пользователем правилами игры, долговременной памятью и полноценной симуляцией пользовательского режима. Поэтому достоверность игрового процесса так и будет обеспечивать существующий игровой движок Roblox, а ИИ сможет отвечать только за визуальные элементы.

Поэтому сравнение Roblox Reality с Nvidia DLSS 5 может работать только в пользу последней — она обеспечивает отрисовку картинки в реальном времени уже сейчас и может дебютировать для широкой аудитории в этом году.

Глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) анонсировал на конференции GTC 2026 технологию DLSS 5. Новая версия апскейлера знаменует переход от функций, ориентированных на повышение производительности, к генерации изображений для повышения визуального качества. Выпуск технологии планируется осенью этого года.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Nvidia

Компания заявляет, что новая версия DLSS использует модель нейронного рендеринга в реальном времени, которая добавляет фотореалистичное освещение и детализацию материалов к игровым кадрам.

По данным Nvidia, DLSS 5 берёт данные о цвете и векторах движения из каждого игрового кадра, а затем применяет модель искусственного интеллекта, которая улучшает освещение и отклик материалов, оставаясь при этом привязанной к исходной 3D-сцене. Компания заявляет, что система работает в реальном времени с разрешением до 4K и разработана для обеспечения детерминированного и согласованного вывода от кадра к кадру, что является ключевым требованием для игр.

DLSS 5 позиционируется как обновление визуального конвейера, а не как ещё один этап генерации кадров. Nvidia заявляет, что модель обучена понимать элементы сцены, такие как кожа, волосы, ткань и условия освещения, а затем использовать эту информацию для улучшения эффектов, таких как подповерхностное рассеивание, блеск ткани и взаимодействие света с волосами. Разработчики также получат элементы управления интенсивностью, цветокоррекцией и маскированием, а интеграция будет продолжаться через существующую структуру Nvidia Streamline, используемую для DLSS и Reflex.

Поддержка DLSS 5 уже согласована с несколькими крупными издателями и студиями, включая Bethesda, Capcom, Ubisoft, NetEase, Tencent и Warner Bros. Games. Первыми играми, которые предложат поддержку DLSS 5, станут: Starfield, Assassin’s Creed Shadows, Hogwarts Legacy, Resident Evil Requiem, Delta Force, Naraka: Bladepoint и The Elder Scrolls IV: Oblivion Remastered.

По данным Digital Foundry, Nvidia использовала две видеокарты RTX 5090 для демонстрации работы технологии. Однако релизная версия DLSS 5 потребует только одну карту RTX.

«Компания Nvidia использовала две видеокарты RTX 5090 для своих демонстраций: одна запускала игру, а другая работала исключительно с технологией DLSS 5. Использование двух GPU сейчас необходимо, поскольку DLSS 5 ещё предстоит пройти долгий путь в плане оптимизации — как с точки зрения производительности, так и с точки зрения объёма использующейся видеопамяти. Однако DLSS 5 разработана для использования на одном графическом процессоре, и именно в таком режиме она будет выпущена позже в этом году. Насколько масштабируемой она окажется, также ещё предстоит выяснить, но, как и в случае с другими технологиями DLSS, Nvidia сообщает, что вычислительные затраты увеличиваются с разрешением», — говорит Digital Foundry.

Nvidia пока не сообщает, какие графические архитектуры получат поддержку DLSS 5.

Разработчики игр всё чаще обращаются к нейросетям для решения проблемы нехватки видеопамяти. Поскольку для достижения ультрареалистичного игрового опыта размеры текстур постоянно увеличиваются, это создаёт повышенную нагрузку на VRAM. Один из энтузиастов опубликовал видео, в котором продемонстрировал работу технологии нейросетевого сжатия текстур (Neural Texture Compression, NTC) на видеокартах Nvidia и Intel. Тесты показали, что NTC позволяет значительно снизить объём используемой видеопамяти без потери качества изображения.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Compusemble / YouTube

Технология NTC разработана как альтернатива традиционному блочному сжатию текстур. В отличие от существующих методов, она использует небольшие специализированные нейросети с минимальной вычислительной нагрузкой, которые настраиваются под конкретные материалы сцены. Это позволяет уменьшить объём текстур как в оперативной памяти (RAM), так и на накопителе, одновременно повышая качество рендеринга.

Например, в демонстрационном ролике исходный объём текстуры шлема составлял 272 Мбайт. После блочного сжатия он сократился до 98 Мбайт. Применение NTC позволило уменьшить его до 11,37 Мбайт без потери качества — это более чем в 24 раза меньше по сравнению с оригиналом. Аналогичные результаты были продемонстрированы на видеокарте Intel с моделью тираннозавра: после декодирования текстуры с помощью NTC они выглядели чётче и ближе к оригиналу, чем при стандартном сжатии.

Автор видео Compusemble протестировал технологию на системе с видеокартой Nvidia GeForce RTX 5090. По его данным, время обработки одного кадра в разрешении 4K увеличилось с 0,045 мс до 0,111 мс — в 2,5 раза, однако это по-прежнему незначительно по сравнению с общей длительностью рендеринга кадра. При этом, если отключить функцию Cooperative Vectors, разработанную Nvidia, Microsoft и другими участниками индустрии, время обработки возрастает до 5,7 мс, что делает применение NTC практически невозможным без аппаратного ускорения.

Следует отметить, что технология NTC пока не используется в коммерческих проектах. Однако её техническая база уже формируется. NTC позволит разработчикам либо снизить нагрузку на видеопамять, либо повысить детализацию графики без увеличения требований к «железу». Ожидается, что первые игры с поддержкой NTC появятся в течение ближайших нескольких лет.