‌《红色沙漠》机器学习降噪大幅提升画面表现

　　继分析《红色沙漠》在PS5 Pro平台的表现后，Digital Foundry发布了对本作高配置PC版本的性能和画质评测。评测视频指出，PC玩家可获得最强的视觉体验升级。

　　光线追踪在游戏中已属出色，但如果玩家启用AMD的光线再生或NVIDIA的光线重建功能，画面效果将有显著提升。事实证明，光追降噪技术的重要性远超许多玩家的预期。

　　以画面效果对比为例，降噪开关前后的差异明显。该游戏大量采用了光线追踪实现间接光照效果，其光影处理深度影响了整体美术风格。然而为了在不同平台和硬件条件下保持可接受性能，游戏对画面进行了必要优化，这不可避免地造成一定的画质牺牲。

　　比如，游戏选用了一种基于表面元素的光追全局照明技术，每像素仅平均计算1/16条光线，且光追反射仅以四分之一分辨率运行，加之配套使用的降噪方案计算成本较低，这些取舍令游戏得以在多平台上保持流畅度，但同时也影响了画质细节的表现。

　　在这样的背景下，AMD和NVIDIA推出的降噪技术能够发挥关键作用。开启这些采用机器学习方案的降噪选项后，照明质量提升十分突出，在某些场景下带来的观感变化几乎可以等同于重新开启了光线追踪功能，效果远超仅更换降噪算法的预期。

　　用默认降噪器时，场景会出现光照平淡缺乏方向、接触阴影欠缺甚至草地明暗细节不足的情况。启用了高级降噪之后，可见更清晰、紧密的阴影出现在管道或屋檐下，画面光线方向更加明确，物体和环境之间的融合也变得自然，局部光照与反射效果整体都获得了强化。

　　除了静态画面，这种提升在动态表现上也十分显著。在光线数有限时，移动物体表面的反射会容易产生颗粒感或残影现象，例如水面反射可能看上去帧率偏低，反射中还可能残留上一帧的内容。而在部署了基于机器学习的降噪后，这些问题基本得以解决，画面变得更加稳定，反射响应也更即时。不仅如此，一些场景中的发光物体所生成的局部光源也会表现得更细腻。

　　当然，选择高质量的降噪算法也需要性能成本，这会带来帧率下降：

　　在RTX 5080上，4K分辨率下开启性能模式的同时启用光线重建功能会导致大约14%的性能下降;

　　在AMD RX 9070XT上搭配FSR 4超分辨率时，性能下降可达到约24%;

　　玩家需要在视觉效果和运行表现间做出适当权衡，根据自己配置选择最适合的设置方案。

　　然而，目前这两家的技术方案都尚存一些不足之处：AMD方案中，“光线再生”似乎未能与超分辨率技术深度结合，部分场景的分辨率明显低于原生画质。而NVIDIA技术尽管让画面整体更为干净，在当前测试版本中也遇到了一些问题——如位移贴图效果出现减弱，使得岩石表面缺乏足够粗糙感，而雨效有时会突然中断。开发商Pearl Abyss已经确认收到这些报告，预计在正式版本中进行修正。

　　除降噪相关，测试版本也存在一些其它情况，例如部分场景会出现太阳阴影贴图闪烁，或是即使使用“电影级”顶格预设仍有某些物体会明显延迟加载。这些问题很可能源于目前的预发布版本，正式版的最终表现尚需观察。

　　通过这次测试，《红色沙漠》生动印证了光线追踪降噪在现代游戏图形渲染中的关键作用。得益于“光线重建”与“光线再生”这类机器学习技术，游戏得以提供品质大幅优化的高档照明模式，一旦体验过该效果，便会清晰觉察回到传统降噪时的差距。从某个侧面而言，也揭示了机器学习技术在未来游戏视觉发展中或将扮演举足轻重的角色。