Jensen Huang dice que los críticos de DLSS 5 “están completamente equivocados”
El CEO de Nvidia respondió esta semana al rechazo que generó DLSS 5, la nueva tecnología de escalado que la compañía presentó días atrás como un “avance impulsado por IA en fidelidad visual” usando “renderizado neuronal”.
Las críticas llegaron rápido después de la presentación. La comparación lado a lado de Grace en Resident Evil: Requiem fue el ejemplo más citado — muchos señalaron que DLSS 5 añade un acabado artificial a los modelos de personajes y que eso interfiere directamente con las decisiones artísticas de los desarrolladores.
Lo que dijo Huang
En una sesión de preguntas con prensa durante la conferencia anual de Nvidia, Tom’s Hardware le preguntó directamente sobre las críticas. Huang no tardó en responder:
“Primero que nada, están completamente equivocados. DLSS 5 fusiona el control de la geometría, las texturas y todo lo que tiene el juego con IA generativa.”
Huang argumentó que los desarrolladores pueden “ajustar la IA generativa” para que encaje con su visión creativa, y que DLSS 5 “no cambia el control artístico”. También aclaró la distinción técnica que considera central: “No es postprocesamiento a nivel de fotograma, es control generativo a nivel de geometría. Todo eso está bajo el control directo del desarrollador.”
Por qué el debate importa
DLSS 5 tiene soporte confirmado de Bethesda, Capcom, NetEase, NCSoft, Tencent, Ubisoft y Warner Bros. Games. Con ese grupo de estudios detrás, la tecnología va a llegar a una cantidad importante de juegos si la adopción continúa.
El problema es que la demo que Nvidia usó para presentar DLSS 5 generó exactamente la reacción contraria a lo que Huang describe. Los jugadores vieron el antes y el después y no percibieron “control artístico preservado” — percibieron personajes que se ven diferentes a como los diseñaron sus creadores. Que el CEO tenga que salir a aclarar cómo funciona la tecnología una semana después del anuncio no es la situación que Nvidia quería después de una presentación grande.
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