La piattaforma RTX Remix di Nvidia, che consente di rimasterizzare i giochi classici, è ora generalmente disponibile

RTX Remix, la piattaforma di modding di Nvidia che consente di rimasterizzare e migliorare i giochi più vecchi, è uscita dalla fase beta ed è ora generalmente disponibile. L'azienda ha condiviso che la piattaforma consente ai modder di utilizzare gli strumenti di AI generativa incorporati nella piattaforma per acquisire asset di gioco, migliorare i materiali e creare rimasterizzazioni di giochi con le tecnologie più recenti come il ray tracing. La piattaforma è stata utilizzata da oltre 30.000 modder della comunità da quando è entrata nella fase beta. Half-Life 2 RTX Demo è stato costruito utilizzando RTX Remix e sarà disponibile gratuitamente la prossima settimana, mentre il gioco completo arriverà in seguito.
Con RTX Remix, i modder hanno accesso a DLSS 4, RTX Neural Radiance Cache e PBRFusion 3, oltre ad altri strumenti AI. La piattaforma facilita anche l'abilitazione di DLSS 4 con Multi Frame Generation, il cui supporto è attualmente limitato alla serie RTX 50 attualmente limitato alle GPU della serie RTX 50. Con il rendering neurale, i giochi classici possono essere rimasterizzati per apparire e giocare come i moderni titoli AAA.
I modder possono creare le risorse 4K da soli o utilizzare l'AI generativa per fare lo stesso. Questi strumenti di AI generativa analizzano le texture presenti nei giochi classici e le ingrandiscono di 4 volte. PBRFusion 3 è un esempio di un modello che esalta le texture utilizzando l'AI. È stato sviluppato dal modder NightRaven e rende più facile la rimasterizzazione, per i modder.
L'ultimo esempio di rimasterizzazione di un gioco è laDemodi Half-Life 2 RTX di che sarà disponibile gratuitamente per i possessori di Half-Life 2 dal 18 marzo. La demo è stata realizzata utilizzando RTX Remix e porta DLSS 4 con Multi Frame Generation, Neural Radiance Cache per un migliore ray tracing, miglioramenti RTX Skin e RTX Volumetrics migliorata. Il gioco completo sarà rilasciato in una data successiva.
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