在2018年初，微软收购了Playfab，这是一家通过云提供后端游戏支持工具的公司。

两年过去了，Playfab创始人James Gwertzman仍然担任该团队的总经理，该团队利用了Microsoft Azure网络的强大功能。不过，Playfab如何帮助游戏开发商？Gwertzman在经过GamesBeat抄录的媒体的长时间采访中分享了一些见解。

NVIDIA GeForce RTX GPU使用DLSS 2.0质量设置以4K分辨率提供60+ FPS和1440p以1440p提供100+ FPS

例如，他透露，微软内部的Xbox Game Studios之一正试图使用​​机器学习模型通过AI实时升级纹理。显然，结果与本机资源是如此相同，以至于可以交付低分辨率纹理，并可以即时对其进行放大。

微软内部的一家工作室一直在尝试使用ML模型进行资产生成。运行正常。到目前为止，我们正在考虑交付真正的低分辨率纹理，并让ML模型实时更新纹理。您无法分辨出手工创作的高分辨率纹理与机器放大的低分辨率纹理之间的区别，以至于您不妨发布低分辨率纹理并让机器来做。

 

就像从字面上不必运送大量的2K x 2K纹理一样。您可以运送微小的纹理。下载量要小得多，但游戏质量没有明显差异。认为它更像是一种神奇的压缩技术。真的很神奇。这需要大量的研发预算。我看着这样的事情说：要么这是下一个很难竞争的事情，要么为游戏工作室雇用数据科学家，要么这是一个产品机会。我们可能会向每个人提供这样的技术，以再次达到公平的竞争环境。

 

在这种情况下，它只能通过在非常特定的集合上训练模型来起作用。一种游戏类型。没有通用的纹理贴图。那将是一种神奇。这更像是如果您在特定的纹理上对其进行训练，那么它可以与那些纹理一起使用，但不适用于完全不同的集合。

 

这对照片写实感特别有用，因为这会增加大量数据。对于幻想艺术风格，它可能效果不佳。但是我的观点是，我认为现在这是一项技术，就您必须掌握的专业而言，游戏开发一直很难。艺术，物理，地理，用户界面，心理学，操作员条件。所有这些事情我们都必须掌握。

 

那就是我的专长。从本质上讲，微软是一家生产力公司。我们的员工徽章在背面说，公司的使命是帮助人们实现更多目标。我们如何帮助开发人员实现更多目标？这就是我们试图找出的。

毫无疑问，对于独立开发者而言，这将是一个了不起的工具。我们已经看到了通过基于AI的ESRGAN（增强型超分辨率生成对抗网络）模型来升级旧游戏的低分辨率纹理的奇观，但是实时地做到这一点会更加令人印象深刻。

这也使我们想知道微软在机器学习和游戏方面还能做什么。我们知道他们已经在2019年春季发布了DirectML API，例如将Super-Resolution作为游戏中可能的用途之一。在PC上已经有一个采用NVIDIA的深度学习超级采样（DLSS）技术的示例，该技术利用了Turing GPU中可用的Tensor内核，而AMD先前曾透露正在尝试DirectML以达到类似的结果。由于Xbox Series X由AMD硬件和Microsoft自己的DirectX API提供支持，因此可以想象新的控制台可能支持基于AI的技术。