“AI가 3D 데이터를 학습한다” 신경망 텍스처 압축 기술이 주목받는 이유

우리가 경험하는 현실적인 3D 그래픽의 뼈대는 삼각형 데이터 기반의 폴리곤(Polygon)과 그 위를 덮는 텍스처(Texture)라는 이미지 데이터로 구성된다. 여기에 색상, 표면의 거칠기, 반사율, 광선 방향, 주변광 차폐량 등 여러 층의 정보를 쌓는다. 3D 그래픽 데이터 용량이 증가한 이유도 텍스처 데이터 때문이다. 그래픽 처리장치 제조사들은 기술 흐름에 따라 그래픽 카드에 탑재하는 비디오 메모리(VRAM) 용량을 늘리고 대역폭을 넓히는 데 집중했다.그렇다면 왜 이 문제가 지금까지 해결되지 않았을까? 답은 압축 기술의 구조적 한계에 있다. 텍스처 압축의 표준은 BCn(Block Compression)이라 불리는 블록 기반 압축 방식을 따른다. 이미지를 4×4 화소 단위 블록으로 잘라낸 뒤 각 블록 안의 색상 정보를 최적화해 용량을 줄이는 방식이다. 하드웨어 처리 구조에 최적화돼 있어 빠르고 안정적이다.문제는 BCn이 태생적으로 텍스처 데이터를 따로따로 압축한다는 점이다.

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