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El sistema Nanite de Unreal 5 muestra sus músculos en un mapa asombroso, con miles de millones de polígonos en pantalla

La demo Nanite Overload de Sfeir presenta un nivel de detalle sin precedentes (Fuente de la imagen: Melhem Sfeir)
La demo Nanite Overload de Sfeir presenta un nivel de detalle sin precedentes (Fuente de la imagen: Melhem Sfeir)
El desarrollador Melhem Sfeir hizo una demostración de la tecnología Nanite de Unreal 5 importando activos de entorno con un nivel de detalle extremadamente alto -varios miles de millones de polígonos- en una escena. Sorprendentemente, su GeForce RTX 3070 fue capaz de ofrecer framerates fluidos a 1440p.

Epic's Nanite prometía niveles de detalle "ilimitados", escalando el número de polígonos en pantalla para que coincidiera perfectamente con lo que la cámara puede mostrar en un momento dado y a una resolución determinada. Aunque la demo de Lumen in the Land of Nanite era impresionante, un desarrollador ha mostrado recientemente Nanite en un caso de uso más real

Melhem Sfeir importó un conjunto de megascans de fotogrametría de Quixel llamado "Nordic Coastline", con varios miles de millones de polígonos en Unreal 5 sDK del motor. Nanite no parecía tener ningún problema para hacer frente a la enorme cantidad de triángulos en pantalla, y parecía ofrecer una experiencia fluida a 1440p/60 FPS con una GeForce RTX 3070.

Los efectos visuales mostrados eran fotorrealistas, un paso por delante incluso del mejor renderizado de entornos que hemos visto esta generación, con guijarros de playa individuales realizados con polígonos en lugar de efectos como el mapeado normal y de oclusión de paralaje.

La capacidad de Nanite para escalar los LODs de la geometría sobre la marcha aprovecha los SSD ultrarrápidos que se encuentran tanto en la PlayStation 5 como en la Xbox Serie X/S. Si esta tecnología se convierte en uno de los pilares de los gráficos de la novena generación, podría suponer el fin de los discos duros, que no son lo suficientemente rápidos como para permitir una transmisión eficaz.

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Arjun Krishna Lal, 2021-06- 8 (Update: 2024-08-15)