طوّرت NVIDIA Research تقنية ذكاء اصطناعي ثورية تعد بإحداث تحول جذري في كيفية إنشاء المؤثرات البصرية في صناعات السينما والألعاب. يمثل DiffusionRenderer، الذي تم تقديمه في مؤتمر CVPR 2025، نقلة نوعية في الرسوميات الحاسوبية من خلال دمج عمليتين كانتا منفصلتين تقليدياً—التصيير العكسي والتصيير الأمامي—في إطار عصبي موحّد.
يعمل النظام عبر نهج من مرحلتين مدعوم بنماذج الانتشار للفيديو. أولاً، يقوم مصيّر عصبي عكسي بتحليل لقطات فيديو RGB عادية ويقدّر بذكاء الخصائص الجوهرية للمشهد، مولداً بيانات أساسية (G-buffers) تصف الهندسة (العمق، والأسطح العمودية) والمواد (اللون، الخشونة، المعدنية) على مستوى البكسل. بعد ذلك، يقوم مصيّر عصبي أمامي بإنشاء صور فوتوغرافية واقعية من هذه البيانات دون الحاجة لمحاكاة نقل الضوء بشكل صريح.
ما يجعل DiffusionRenderer ثورياً هو أنه يلغي الحاجة إلى تمثيلات ثلاثية الأبعاد دقيقة للمشهد وتتبع المسار المكلف حسابياً الذي تتطلبه تقنيات التصيير الفيزيائي التقليدية. تقول سانيا فيدلر، نائب رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي في NVIDIA: "تعتمد تقنيات التصيير الفيزيائي الكلاسيكية على هندسة ثلاثية الأبعاد دقيقة وخصائص مواد عالية الجودة وظروف إضاءة يصعب غالباً توفيرها في الواقع".
بالنسبة لصانعي الأفلام المستقلين والاستوديوهات الصغيرة، تمثل هذه التقنية ديمقراطية حقيقية في مجال المؤثرات البصرية المتقدمة. يمكن للمبدعين الآن تصوير فيديو RGB واحد فقط واستخدام DiffusionRenderer لإضافة عناصر CGI تلقي ظلالاً وانعكاسات واقعية—دون الحاجة إلى أنظمة إضاءة متقدمة أو مسح LiDAR أو معدات متخصصة. كما يمكن للنظام إعادة إضاءة المشاهد بالكامل وتغيير المواد وإدراج أجسام افتراضية بسلاسة في اللقطات الحقيقية.
منذ تطويره الأولي، دمجت NVIDIA DiffusionRenderer مع نماذج Cosmos Predict-1 الأساسية الخاصة بها، ما أدى إلى تحقيق نتائج بجودة أعلى بكثير. التقنية متاحة بموجب ترخيص Apache 2.0 وترخيص النماذج المفتوحة من NVIDIA، مع إمكانية الوصول إلى الشيفرة وأوزان النماذج عبر GitHub. ومع استمرار تطور الدقة والمدى الديناميكي، يبدو أن DiffusionRenderer سيصبح أداة أساسية للمبدعين على جميع المستويات، ليغير جذرياً طريقة التعامل مع السرد البصري في السينما والإعلانات وتطوير الألعاب.