Предыстория: 12 минут геймплея Starfield с DLSS 5: NVIDIA обещала магию, но мы увидели странные «пляски» теней
После презентации DLSS 5 от NVIDIA на GTC 2026 обсуждение в профильных медиа быстро сместилось от критики к более широкой теме — будущему классической растеризации. Сейчас ряд изданий, прямо указывают, что новая технология стала еще одним сигналом того, что традиционный подход к рендерингу постепенно теряет позиции.
В текущем виде технология использует нейросетевую модель, которая на основе исходного кадра формирует итоговое изображение и фактически речь идет о частичном переносе рендеринга в область генеративного ИИ. Геометрия сцены остается прежней, но визуальная составляющая может существенно изменяться уже после классического рендеринга и если раньше DLSS дополнял растеризацию, улучшая производительность или сглаживание, то теперь он начинает конкурировать с ней на уровне формирования финальной картинки. По оценке обозревателей, это меняет саму роль традиционного рендеринга — он постепенно превращается в «черновую основу», поверх которой работает нейросеть.
Наиболее наглядно потенциал DLSS 5 проявился в технодемо Zorah, где уровень детализации окружения (особенно растительности и сложных поверхностей) оказался значительно выше того, что обычно достигается стандартной растеризацией без резкого роста нагрузки. Именно такие сцены многие называют аргументом в пользу того, что классические методы уже близки к своему пределу.
При этом слабые стороны технологии также очевидны и в первую очередь речь о персонажах: их внешний вид в ряде случаев выглядит непривычно или даже неестественно, что связано с особенностями обучения модели, так как она опирается на обобщенные данные, а не на конкретные художественные наработки разработчиков. На текущем этапе DLSS 5 демонстрируется на крайне мощных системах, что исключает массовое применение. Однако в индустрии уже обсуждается возможность появления специализированных AI-ускорителей, которые возьмут на себя подобные задачи. Если это произойдет, баланс между классической растеризацией и нейронным рендерингом может сместиться еще быстрее.
В этом контексте DLSS 5 рассматривается не как готовый продукт, а как индикатор направления развития и аналогичная ситуация уже наблюдалась с ранними версиями DLSS и трассировкой лучей. Даже с учетом текущих ограничений, DLSS 5 укрепляет позицию тех, кто считает: классическая растеризация постепенно утрачивает статус основного инструмента. Нейросетевые методы все активнее берут на себя финальный этап формирования изображения, и этот процесс, судя по всему, будет только ускоряться.
Как вы думаете, действительно ли нейросетевой рендеринг вытеснит растеризацию в ближайшие годы, или индустрия еще долго будет опираться на классические технологии?