NVIDIA porta pathtracing e DLSS su Minecraft con RTX Remix 1.6

NVIDIA ha reso disponibile la versione 1.6 della piattaforma di modding RTX Remix, che introduce il supporto al rendering con path tracing accelerato via DLSS per la versione Java 1.21.1 di Minecraft.

La versione beta include un mondo di prova sviluppato da Blockworks e un pacchetto di texture con materiali PBR ad alta risoluzione realizzato da NVIDIA Lightspeed Studios, pensato come base di riferimento per la creazione di modifiche visive.

Sul fronte delle uscite software, Lame Fantôme Zéro di S-GAME debutta il 29 ottobre alle 04:00 ora svizzera su Steam ed Epic Games Store. Su PC dotati di schede GeForce RTX e dispositivi RTX Spark, il gioco include il path tracing e le tecnologie della suite DLSS 4.5, tra cui Ray Reconstruction e Dynamic Multi Frame Generation. Contestualmente, The Boss Gangster: Criminal Empire ha ricevuto il supporto a DLSS Super Resolution.

NVIDIA ha inoltre diffuso diversi aggiornamenti tecnici rivolti a sviluppatori e all’ecosistema RTX Spark:

  • DLSS: la tecnologia DLSS 5 con 3D-Guided Neural Rendering sarà supportata al lancio a partire da NBA 2K27. L’applicazione NVIDIA in versione beta ha introdotto il profilo Prestazioni (Preset C) per la Frame Generation. È stato inoltre distribuito il plugin DLSS 4.5 per Unreal Engine.
  • Unreal Engine: è disponibile su GitHub il branch NvRTX 5.8 per Unreal Engine 5.8, orientato all’integrazione di ray tracing avanzato e grafica neurale, con interventi focalizzati su stabilità del codice e compatibilità.
  • Strumenti di sviluppo e AI: NVIDIA ACE introduce il modello linguistico locale Nemotron 3.5 Bolt E4B (derivato da Gemma 4 E4B) per la gestione su dispositivo di personaggi non giocanti su piattaforme GeForce RTX e RTX Spark. La suite di analisi NVIDIA Nsight supporta RTX Spark su ambienti Arm64 nativi, x64 emulati e Arm64EC.
  • MotionBricks: pubblicata un’anteprima dell’aggiornamento per la libreria open source di generazione movimenti in tempo reale, comprensiva di nuovi modelli SOMA per figure umane, esportazioni ONNX e implementazione di riferimento basata su Newton.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire le spam. Découvrez comment vos données de commentaire sont traitées.