AMD 推出了一项名为 PEPS 的新技术，专注于神经纹理压缩领域，这项技术在保持图像质量基本不变的情况下，成功将模型参数量减少了 25%。

神经纹理压缩的关键在于训练一种“隐式神经表示”模型，使其能够将纹理坐标映射到最终的信号值。传统方法通常将低维坐标映射到高维正弦/余弦向量，而 PEPS 的创新之处在于将每个正弦/余弦投影视为李萨如曲线上的一个点，并对这些投影点进行采样。这种方法使隐式神经表示能够携带更丰富的信息，从而用更少的参数实现与传统方法相当的纹理还原效果。

然而，参数量的减少是以增加计算开销为代价的。AMD 在 Radeon RX 9070 XT 显卡上的测试表明，生成一张 1024×1024 的三通道纹理，使用 BI-grid 基准方案耗时 4.32 毫秒，而采用 Grid-PEPS 方案则需要 5.47 毫秒。额外的采样步骤增加了计算量和内存访问，是导致性能下降的主要原因。不过，经过进一步优化的 Grid-PinkPEPS 版本已将耗时缩短至 4.86 毫秒，与基准方案的差距有所缩小。

PEPS 的潜在应用范围不止于纹理压缩。在 3D 渲染中广泛使用的符号距离函数（SDF）通常需要高分辨率网格，这会消耗大量的显存。在对 Pitted Stonefish SDF 的测试中，Grid-PEPS 在编码器参数仅为非 PEPS 方法的八分之一时，依然能实现与原模型几乎相同的交并比（IoU），即重建的 3D 形状与原始模型的重合度。这对于优化显存占用是一个积极的信号。

虽然这项研究在技术上具有重要意义，但距离普通用户能够实际体验到可能还需要一段时间。目前，英伟达是唯一提供公开的神经纹理压缩工具包和演示的厂商，并且市面上还没有游戏完整地应用了这项技术。AMD 在这方面的支持仍处于早期阶段，官方甚至尚未为该技术确立正式的商业品牌名称，仍在研究中使用通用技术术语。鉴于显存容量的持续紧张以及 8GB 显存显卡在未来几年仍将是主流配置，神经纹理压缩领域的任何进展都值得持续关注。