Получается https://www.youtube.com/watch?v=Mm7TW3enHR4
YouTube
Cosmic Warmth - Beats to Dream / Meditate to
Hello everyone, hope you are having a great day! I just started so there's no 3hr playlists, but i'm on my way!
Immerse yourself in a tranquil world of soothing ambient music with this mellow track, crafted for relaxation, meditation, and deep focus. Soon…
Immerse yourself in a tranquil world of soothing ambient music with this mellow track, crafted for relaxation, meditation, and deep focus. Soon…
Привет, единственный подписчик. Держи закулисье следующего видоса не совсем статичного изображения.
🌚2
Контента нет, он в процессе. Зато сделал простейший, но полезный аддон для бледного и макса.
Он разносит _low и _high меши модельки в рандомные места на небольшом расстоянии, при этом хп и лп находятся друг в друге. Про ignore groups слышал, но оно не всегда является решением.
В блендере устанавливается просто аддоном, появляется в Mesh Tools N-панели.
В максе - Scripting → Run Script.
Он разносит _low и _high меши модельки в рандомные места на небольшом расстоянии, при этом хп и лп находятся друг в друге. Про ignore groups слышал, но оно не всегда является решением.
В блендере устанавливается просто аддоном, появляется в Mesh Tools N-панели.
В максе - Scripting → Run Script.
👍3👏1
Вы, наверняка, слышали про Neural Texture Compression от Nvidia, которая жмет сотку текстуры так, что верится с трудом. Сейчас быстро расскажу как это работает.
В NTC есть два метода работы с текстурами:
- Transcoded to BCn - карты сжимаются в блочные форматы (BCn) сразу при загрузке. Это уменьшает объем занимаемого дискового пространства и обеспечивает умеренную экономию видеопамяти. На практике вес текстур снижается до 65%, что уже очень хорошо и работает это бесплатно (для производительности).
- Inference on Sample - в этом режиме текстуры распаковываются только по мере необходимости во время рендеринга. Это означает, что нейросеть анализирует текущий кадр и воссоздает только те части текстуры, которые видны с текущей точки обзора. В результате мы получаем снижение потребления врамы до 96%.
Вот эта пушка работает уже не бесплатно и стоит (по крайней мере в 4к) 0.6 миллисекунд. Так получилось, что разрабам, с недавних пор, срать на оптимизацию, поэтому рядовой игрун не заметит падения частоты кадров, ведь оно находится на уровне погрешности, если мы не берем в расчет реальный тест, где показатели фепеса превышали 1500. Там падение было заметно.
Что, в итоге, это нам дает? Скоро добавят инструментарий для UE и мы сможем понюхать 8к текстуры в реальных проектах, а 4к вообще разрешат разбрасываться. Есть, конечно, нюансы по настройке и обучению нейронок для каждой текстуры, если речь идет о втором способе, но Nvidia с партнерами уже ведут работу по автоматизации процесса. Будущее прекрасно.
В NTC есть два метода работы с текстурами:
- Transcoded to BCn - карты сжимаются в блочные форматы (BCn) сразу при загрузке. Это уменьшает объем занимаемого дискового пространства и обеспечивает умеренную экономию видеопамяти. На практике вес текстур снижается до 65%, что уже очень хорошо и работает это бесплатно (для производительности).
- Inference on Sample - в этом режиме текстуры распаковываются только по мере необходимости во время рендеринга. Это означает, что нейросеть анализирует текущий кадр и воссоздает только те части текстуры, которые видны с текущей точки обзора. В результате мы получаем снижение потребления врамы до 96%.
Вот эта пушка работает уже не бесплатно и стоит (по крайней мере в 4к) 0.6 миллисекунд. Так получилось, что разрабам, с недавних пор, срать на оптимизацию, поэтому рядовой игрун не заметит падения частоты кадров, ведь оно находится на уровне погрешности, если мы не берем в расчет реальный тест, где показатели фепеса превышали 1500. Там падение было заметно.
Что, в итоге, это нам дает? Скоро добавят инструментарий для UE и мы сможем понюхать 8к текстуры в реальных проектах, а 4к вообще разрешат разбрасываться. Есть, конечно, нюансы по настройке и обучению нейронок для каждой текстуры, если речь идет о втором способе, но Nvidia с партнерами уже ведут работу по автоматизации процесса. Будущее прекрасно.
✍5