जब से हमने पहली बार एनवीडिया के डीएलएसएस 5 के बारे में पोस्ट किया है तब से पिछले कुछ दिनों में यह एक अजीब यात्रा रही है और यह स्पष्ट हो गया है कि इस आड़ में मशीन लर्निंग द्वारा उठाए गए मुद्दों को हमारे कवरेज के साथ लाइव होने से पहले हमें रुकना चाहिए था। जब हमें जो कुछ भी देखा उसे संसाधित करने के लिए समय की आवश्यकता होने पर हमने बहुत तेज़ी से पोस्ट किया।
समुदाय को चिंताएं हैं और डेवलपर्स ने निजी तौर पर हमारे सामने विभिन्न मुद्दे उठाए हैं। हालांकि कुछ समय से यह स्पष्ट है कि अगली पीढ़ी की ग्राफिक्स तकनीक के भविष्य में एक मजबूत एमएल घटक होगा, सवाल यह है कि क्या डीएलएसएस 5 गेम तकनीक में अगले बड़े विकास का प्रतिनिधित्व करता है या यदि यह कलात्मक अखंडता के मामले में एक रेखा को पार करता है – खासकर जब से हमने जो डेमो देखा वह प्रभावी रूप से मौजूदा “कला” पर चल रहा था, कभी-कभी कट्टरपंथी मतभेदों के साथ।
हमने अपने निजी डेमो में जो देखा उससे हम उत्साहित थे और एनवीडिया की तकनीक का पैमाना और महत्वाकांक्षा आश्चर्यजनक है। वास्तव में, इसने किसी अन्य के विपरीत एक वीडियो-टू-वीडियो जेनरेटिव एआई समाधान बनाया है। इसकी मूल गेम संपत्तियों, ज्यामिति, गहराई या प्रति-सामग्री मेटाडेटा तक पहुंच नहीं है, फिर भी यह उल्लेखनीय सटीकता और अस्थायी सुसंगतता के साथ छवियां बनाने में सक्षम है।
चेहरे के प्रतिपादन को एक पल के लिए अलग रख दें, तो कम उजागर चरित्र, सपाट सामग्री या कमजोर संपर्क छाया वाले दृश्य विश्वसनीय गहराई और आयाम प्राप्त करते हैं। प्रशंसनीय प्रतिबिंब, छाया और भौतिक प्रतिक्रिया हमें ऑफ़लाइन प्रस्तुत रूप के करीब एक कदम ले जाती है। हेयर रेंडरिंग भी प्रभावशाली है. जीपीयू के लिए पाथ-ट्रेस्ड स्ट्रैंड लाइटिंग को प्रोसेस करना काफी महंगा है, लेकिन डीएलएसएस 5 में आप ऐसे बाल देख सकते हैं जो अधिक प्राकृतिक दिखते हैं और वास्तविक दुनिया की फोटोग्राफी से तुलनीय हैं। यहां अनुस्मारक के रूप में हमारा स्क्रीनशॉट ज़ूमर है।
अपने सर्वोत्तम रूप में, डीएलएसएस 5 एक ऐसे भविष्य की ओर संकेत करता है जहां प्रकाश कैसे व्यवहार करता है और कैमरे कैसे काम करते हैं इसकी समझ रखने वाला एक तंत्रिका नेटवर्क गेम विजुअल पर कुछ प्रकार के तंत्रिका रूप से प्रस्तुत “फिनिशिंग पास” को पूरा कर सकता है। तो, उस अर्थ में, इस तरह की तकनीक को नए और मौजूदा दोनों खेलों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखने की निश्चित संभावना है।
लेकिन यह एक फिनिशिंग पास से कहीं अधिक है – चाहे अच्छा हो या बुरा, यह परिवर्तनकारी है। प्रश्न यह है कि क्या डीएलएसएस 5 जितना होना चाहिए उससे अधिक दखल देने वाला है। यहीं पर प्रौद्योगिकी की चेहरे की प्रोसेसिंग की आलोचना फोकस में आती है। क्लोज़-अप में, इसे निर्देशित करने के लिए बहुत सारी ज्यामितीय और छायांकन संबंधी जानकारी है, जिससे संभावित परिवर्तन होते हैं – त्वचा की बनावट में वृद्धि और गहराई में सुधार। हालाँकि, यदि कैमरा पीछे खींचता है, तो मॉडल के साथ काम करने के लिए कम कठिन संकेत होते हैं, जिससे अधिक “सट्टा” व्याख्या कहा जा सकता है – और शायद बड़े पैमाने पर विवादास्पद ग्रेस छवि के पीछे का कारण जो डीएलएसएस 5 के सामने आया। परिचित खेल पात्रों के साथ व्यवहार करते समय यह अच्छा नहीं है जो ऐसे दिख सकते हैं जैसे उनका चेहरा प्रत्यारोपण हुआ हो। क्या हम गेम डेटा की तुलना में मॉडल द्वारा अधिक परिभाषित आउटपुट को देख रहे हैं? यदि हां, तो ऐसा नहीं होना चाहिए.
यह सहमति और कलात्मक अखंडता से जुड़े अन्य प्रश्न भी उठा सकता है। साइट पर और चल रहे डेमो को देखकर, इस बारे में चिंताएं एक समस्या से कम नहीं लगती थीं, जब हमने जो गेम देखे थे, उन्हें बनाने वाले स्टूडियो द्वारा हस्ताक्षरित कर दिया गया था – हमने जो विवादास्पद संपत्ति देखी है, उसी तरह। एनवीडिया द्वारा जारी डीएलएसएस 5 के किसी भी खुलासे को उन स्टूडियो द्वारा अनुमोदित नहीं किया गया है जो उन खेलों के मालिक हैं। लेकिन शायद मुद्दा केवल सहमत डीएलएसएस 5 एकीकरण पर विशिष्ट डेवलपर्स द्वारा विशिष्ट अनुमोदन के बारे में नहीं है, बल्कि एक तंत्रिका मॉडल के अनुसार गेम विजुअल्स की पुनर्व्याख्या करने वाले जीपीयू की पूरी अवधारणा के बारे में है, जिसके अपने विचार हैं कि फोटो-यथार्थवाद कैसा दिखना चाहिए।
जबकि हमने बेथेस्डा के टॉड हॉवर्ड और कैपकॉम के जून टेकुची से समर्थन देखा है, वह सहमति पूरी विकास टीम और उत्पादन से जुड़े अन्य कलाकारों पर किस हद तक लागू होती है? और विस्तार से, यह भी सवाल है कि क्या डीएलएसएस 5 को लॉन्च करने का यह सही समय है, ऐसे समय में जब खेल उद्योग भारी दबाव में है, नौकरियां खतरे में हैं और ट्रिपल-ए स्पेस में लागत में कटौती एक प्रमुख फोकस है। तकनीक स्वयं गेम रचनाकारों के काम के बिना काम नहीं कर सकती है – इसे काम करने के लिए अंतिम गेम इमेजरी की आवश्यकता होती है – लेकिन जिस हद तक इसे “आने वाली चीजों” के चिंताजनक संकेत के रूप में देखा जा सकता है, उसे जेनरेटिव एआई के लिए अन्यत्र प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हुए अतिरंजित नहीं किया जा सकता है।
अभी कम से कम, डीएलएसएस 5 से जुड़ी चिंताओं को व्यावहारिक वास्तविकताओं से कम किया जा सकता है। अपनी प्रकृति के कारण, तकनीक हर लक्ष्य डिवाइस पर काम नहीं कर सकती – केवल एनवीडिया जीपीयू, और संभवतः केवल हाई-एंड एनवीडिया जीपीयू, जो वर्तमान दोहरे आरटीएक्स 5090 सेट-अप पर आधारित है। प्रत्येक अन्य गेमिंग हार्डवेयर परिदृश्य के लिए गेम के एक मानक रेंडर संस्करण की आवश्यकता होगी। और डीएलएसएस 5 के कार्य करने के लिए गेम का एक मानक रेंडर संस्करण भी आवश्यक है। तो उस अर्थ में, यह गेम इंजन के एक अनिवार्य घटक के विपरीत एक उन्नत पोस्ट-प्रोसेसिंग मॉड की तरह प्रस्तुत होता है। डेवलपर्स इसका समर्थन न करने का विकल्प चुन सकते हैं। और गेमर्स इसका उपयोग नहीं करना चाहेंगे, भले ही उनके पास उपलब्ध हार्डवेयर हो क्योंकि अनिवार्य रूप से प्रदर्शन दंड लगेगा।
लेकिन हमें पूरा यकीन है कि पासा फेंक दिया गया है और यात्रा की दिशा स्पष्ट है। कई साल हो गए हैं जब हमने बर्लिन में इंटेल के टॉम पीटरसन से बात की थी जब XeSS का खुलासा हुआ था और वह उस साक्षात्कार में कुछ ऐसी चीज़ के बारे में बात कर रहे थे जो काफी हद तक DLSS 5 जैसी लगती है। और आरडीएनए 5 में हार्डवेयर बिल्डिंग ब्लॉक्स को देखते हुए, यह सब किरण अनुरेखण के माध्यम से बढ़ी हुई निष्ठा और एमएल हार्डवेयर से जुड़े अधिक संतुलित जीपीयू सेट-अप की ओर बिना किसी अपवाद के मानक शेडर्स को बढ़ावा देने के बारे में है। तंत्रिका प्रतिपादन – किसी न किसी रूप में – आ रहा है।
डीएलएसएस 5 जैसा कि यह खड़ा है, प्रौद्योगिकी का एक आश्चर्यजनक नमूना है – लेकिन अगली पीढ़ी के खेलों में मशीन लर्निंग के महत्व के बारे में बड़ी बहस की शुरुआत भी है, जहां बातचीत में प्रशिक्षण मॉडल पर कुछ प्रकार की सहमति, उन मॉडलों के लिए डेटा का स्रोत, आउटपुट का नियंत्रण और लेखकत्व प्रश्न का कुछ प्रकार का उत्तर शामिल होना चाहिए। मुझे संदेह है कि अंतिम उत्तर भारी मशीन सीखने की सहायता वाला एक गेम इंजन है, लेकिन विकास टीम के महत्वपूर्ण नियंत्रण के साथ। डीएलएसएस 5? अंतिम समाधान के विपरीत शायद यह पहली पीढ़ी का एमएल इमेज प्रोसेसर है – लेकिन निश्चित रूप से गेमिंग में जेनेरिक एआई के भविष्य पर चर्चा के लिए उत्प्रेरक है।
