Новая эра компьютерной графики, физического ИИ и симуляций на NVIDIA SIGGRAPH 2026
Компания NVIDIA представила на конференции SIGGRAPH свои ключевые разработки в области компьютерной графики, нейронного рендеринга, физического моделирования и мультимодальных мировых моделей. В презентации приняли участие технический лидер проекта DLSS Эдвард Лю, вице-президент направления прикладных исследований в области гидродинамики Нил Эштон и руководитель лаборатории Cosmos в NVIDIA Мин-Ю Лю. Главной идеей ключевого выступления стало объединение традиционной трехмерной графики, управляемой законами физики, с возможностями искусственного интеллекта.
📈 DLSS 5: Новый этап фотореализма в реальном времени 4:57
Эдвард Лю представил технологию DLSS 5, которая знаменует собой переход к принципиально новому уровню качества графики в играх и интерактивных приложениях. Если предыдущие версии технологии решали задачи реконструкции изображения, то DLSS 5 добавляет полноценный этап генерации.
Принцип работы DLSS 5 заключается в том, что традиционный рендеринг строит сцену на основе игровых данных, а генеративная модель обогащает ее внешний вид в реальном времени. Разработчики выделили три главные проблемы, которые удалось решить при создании технологии:
- Сохранение художественного намерения: модель обучена уважать исходные данные рендерера (альбедо, нормали поверхностей, освещение), благодаря чему ключевые элементы персонажей и объектов не искажаются.
- Темпоральная стабильность и стриминг: благодаря использованию векторов движения модель работает покадрово (один кадр на входе, один на выходе) без предсказания на много кадров вперед, что исключает мерцание и дрожание.
- Высокая скорость работы: модель была сжата в компактный одношаговый диффузионный трансформер в пространстве пикселей, способный работать в рамках бюджета реального времени на частоте выше 60 кадров в секунду.
Креативный художник Гафф продемонстрировал инструменты управления DLSS 5, подчеркнув, что разработчики могут гибко настраивать интенсивность структуры и тона, применять глобальные модели или маскировать отдельные объекты сцены (например, бутылки, фрукты или листву) для точечной настройки фотореализма.
🌊 Физические симуляции и AI Physics 27:20
Нил Эштон рассказал о применении искусственного интеллекта для ускорения сложных физических симуляций, отметив сходство подходов современного ИИ с научными изысканиями Леонардо да Винчи. Традиционные методы моделирования климата, погоды и аэродинамики требуют огромных вычислительных мощностей.
В качестве успешного примера приводится использование моделей машинного обучения для прогнозирования погоды, которые обучаются на многолетних исторических данных (например, датасете ERA5) и выдают результаты за секунды или минуты вместо часов и дней, не уступая по точности классическим симуляциям.
Аналогичный подход NVIDIA применяет в инженерных задачах — например, при симуляции обтекания воздушным потоком сложных объектов вроде самолетов и автомобилей. За счет использования современных архитектур трансформеров удается сжимать огромные массивы данных симуляций (сотни терабайт) до компактных моделей размером всего около 200 мегабайт, ускоряя предсказания более чем в 10 000 раз при сохранении высокой точности.
🤖 NVIDIA Cosmos: Универсальная мировая модель для физического ИИ 38:34
Мин-Ю Лю представил семейство открытых мировых моделей NVIDIA Cosmos, созданных для решения проблемы нехватки данных в робототехнике и физическом ИИ. По словам спикера, для физического ИИ «вычисления — это данные».
Платформа Cosmos объединяет три ключевых направления:
- Качественные данные: синтетическая генерация симуляций и видеоаналитика.
- Улучшенные среды: создание тысяч виртуальных вариаций кухонь, складов и погодных условий до того, как робот попадет в реальный мир.
- Надежная отправная точка: мощный базовый бэкэнд для построения пользовательских моделей.
Архитектура Cosmos построена на базе смеси трансформеров (Mixture of Transformers), включающей авторегрессионную башню для понимания и рассуждений (VLM) и диффузионную башню для генерации видео, аудио и действий. В новой версии Cosmos 3 все компоненты объединены в единую мультимодальную модель.
Платформа поставляется в версиях разного масштаба для различных сценариев применения:
- Cosmos Super: модель с 16 млрд параметров для максимальной точности в дата-центрах.
- Cosmos Edge (4 млрд параметров): оптимизирована для запуска в реальном времени непосредственно на периферийных устройствах и рабочих станциях (например, на графических процессорах серии RTX).
Кроме того, был анонсирован проект Cosmos Dreams — нейронный симулятор с замкнутым контуром для автономного вождения, способный в интерактивном режиме генерировать фотореалистичные кадры на основе действий водителя или систем управления автомобилем прямо на рабочей станции.
