Výzkumníci ze Stanfordu, Microsoft Research a College of William & Mary představili RenderFormer V2, neuronový renderer pro tvorbu obrazu z různých typů scénických prvků. Transformer přijímá trojúhelníky, materiály, objemy i světelné podmínky a v jediném průchodu vytváří globálně osvětlený snímek. Podle autorů zvládá až 128 tisíc prvků a rozlišení 2048 × 2048 pixelů bez dodatečného trénování pro konkrétní scénu. Systém podporuje lom světla, objemový rozptyl, textury, členité povrchy i osvětlení z okolního prostředí. Autoři uvádějí proti první verzi vyšší obrazovou kvalitu a zhruba trojnásobnou rychlost, v jejich testech překonal rychlostí také renderer Cycles. Výsledky zatím pocházejí z projektové stránky a odborného článku autorů, takže praktické nasazení mimo jejich testovací sadu bude potřeba nezávisle ověřit.

Radyz

Radyz publikuje komentáře a praktické texty o AI nástrojích, ChatGPT, Claude a dění kolem OpenAI a Anthropicu. Na webu se soustředí na srozumitelný výklad, vlastní zkušenost a důraz na to, co je pro čtenáře skutečně užitečné.