Nvidia peut soit réduire très fortement l’utilisation de la VRAM, soit obtenir une qualité d’image nettement supérieure avec le même budget.
Lors de la présentation GTC intitulée Introduction to Neural Rendering, Nvidia a une nouvelle fois mis en avant sa technologie Neural Texture Compression (NTC). Présentée pour la première fois il y a près de trois ans, la NTC est disponible via le SDK depuis le début de l’année 2026. Pourtant, aucun développeur de jeux ne l’a encore adoptée. C’est sans doute pour cette raison que Nvidia a saisi une nouvelle occasion de détailler les avantages potentiels de cette technologie. Alexey Bekin, ingénieur principal chez DevTech, a décrit la NTC comme une approche d’apprentissage automatique destinée à stocker les textures de manière plus efficace. Au lieu de stocker directement chaque texel, la NTC compresse la texture en caractéristiques latentes compactes et apprises, qui capturent ses informations visuelles essentielles. À l’exécution, un petit réseau neuronal tournant sur le GPU reconstruit les valeurs des texels à partir de ces caractéristiques, en les calculant à la demande plutôt qu’en chargeant de grandes textures depuis la mémoire. La NTC n’est pas générative, mais déterministe, ce qui signifie qu’elle reconstruit exactement la même texture à chaque fois.
Le système se compose de deux éléments. La texture latente est une représentation à échelle fortement réduite de l’élément d’origine. Dans cette représentation, chaque texel ne stocke pas la couleur finale, mais un vecteur de caractéristiques décrivant les propriétés du matériau. Afin de garantir la récupération des détails fins, un encodage positionnel est appliqué aux coordonnées UV avant leur passage dans le décodeur. Cela injecte dans le système des informations spatiales à haute fréquence qui aident le réseau à reconstruire avec précision les détails nets et les motifs répétitifs qui seraient autrement perdus dans la représentation compressée. L’entraînement fonctionne comme un cycle standard d’optimisation neuronale : le réseau prend en entrée les coordonnées UV encodées ainsi que le code latent, produit une reconstruction, la compare à la texture d’origine servant de vérité terrain, calcule la perte de reconstruction, puis met à jour de manière itérative les poids du MLP et le code latent jusqu’à ce que la sortie converge vers une reproduction fidèle du matériau source.
La NTC de Nvidia offre trois avantages structurels par rapport aux formats traditionnels, comme le BCN largement utilisé : des taux de compression plus élevés, la prise en charge d’un grand nombre de canaux, ainsi que des gains concrets en stockage et en bande passante. Des taux de compression plus élevés signifient qu’une quantité nettement plus importante de données de texture peut tenir dans le même volume de mémoire vidéo. La prise en charge d’un grand nombre de canaux permet de compresser proprement des ressources complexes comportant de nombreux canaux de matériau empaquetés (normales, rugosité, albédo, AO et davantage encore dans un seul ensemble de matériaux), sans devoir scinder ou simplifier les données. Enfin, les gains pratiques en stockage et en bande passante signifient moins d’espace disque, des jeux moins lourds, des mises à jour plus petites et des téléchargements plus rapides.
Bekin a présenté une scène de démonstration représentant une villa toscane dans laquelle la NTC a permis de réduire de 85 % l’utilisation de la VRAM (970 Mo) par rapport à des textures compressées en BCN traditionnel (6,5 Go). Cela sera très utile pour les jeux dont les scènes sont particulièrement gourmandes en VRAM, mais la NTC peut également servir à améliorer la qualité des textures dans le même budget mémoire, en évitant les artefacts de compression typiques du BCN.
Nous avions déjà évoqué le fait que, selon Kepler_L2, Sony pourrait utiliser la NTC – développée par Nvidia, mais prise en charge aussi par le matériel AMD et Intel – afin de réduire la taille d’installation des jeux PlayStation 6, tout en maintenant les coûts à un niveau bas avec un SSD de 1 To. Le SDK NTC, actuellement en bêta, est disponible sur GitHub.
