NVIDIA DLSS 4.5、RTX、Unreal Engine 5 を活用した AI パワーゲームの構築
NVIDIA は DLSS 4.5 の SDK を公開し、第 2 世代トランスフォーマーモデルや動的マルチフレーム生成機能を搭載して、Unreal Engine 5 開発者向けのゲーム品質とパフォーマンスを大幅に向上させる新技術を提供した。
キーポイント
DLSS 4.5 の主要機能強化
画像品質を向上させる第 2 世代トランスフォーマーモデルに加え、応答性を維持しながらフレームレートを劇的に高める「Dynamic Multi Frame Generation」と「6X モード」が追加された。
開発者向け SDK と統合環境の提供
Streamline ベースの DLSS 4.5 SDK が利用可能となり、Ray Reconstruction や動的フレーム生成などを選択的に導入できる一貫した統合パスが確立された。
Unreal Engine 連携と新リソース
TensorRT for RTX プラグインの提供や、Kimodo を用いたモーション生成、ComfyUI による資産作成ガイドなど、開発効率を高める具体的なリソースが紹介された。
市場への急速な浸透と採用実績
DLSS 4 はすでに 250 以上のゲーム・アプリでマルチフレーム生成をサポートしており、DLSS 技術全体では 700 以上で利用されるなど、業界での普及が加速している。
DLSS 4.5 SDK の新機能と統合の容易さ
Dynamic Multi Frame Generation や 6X フレーム生成、第 2 世代トランスフォーマーモデルをサポートし、Streamline を通じた一貫した統合パスにより開発者の実装時間を短縮します。
Unreal Engine における TensorRT for RTX の活用
TensorRT for RTX プラグインは Unreal Engine の NNE で AI モデルを効率的に実行可能にし、DirectML ベースの手法と比較して最大 1.5 倍のパフォーマンス向上を実現します。
NVIDIA Kimodo のモーション生成機能
記事内で言及されている NVIDIA Kimodo は、ゲームやインタラクティブ体験における高度なモーション生成を可能にする技術です。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、ゲーム開発者が AI を活用してより高解像度かつ滑らかな映像を効率的に作成するための具体的な手段を提供し、次世代ゲームの品質基準を引き上げる契機となる。特に動的フレーム生成技術の進化は、ハードウェア性能の限界を超えたパフォーマンス実現を可能にし、VR やクラウドゲーミングなどの分野でも大きな影響を与える可能性がある。
編集コメント
DLSS 4.5 の導入により、開発コストを抑えつつ高品質なビジュアルを実現する道がさらに開かれました。特に「Dynamic Multi Frame Generation」は、ハードウェアの壁を越えたフレームレート向上の鍵となる技術です。
本日、ゲーム開発者は NVIDIA DLSS 4.5 を動的マルチフレーム生成、6X マルチフレーム生成、および NVIDIA Super Resolution のための第 2 世代トランスフォーマーモデルと共に統合し始めることができます。
本稿では、ゲーム開発者コミュニティと共有する新技術やリソースについて概説します。以下が含まれます:
- Unreal Engine のニューラルネットワークエンジン (NNE) 用の新しい NVIDIA TensorRT for RTX プラグイン
- モーション生成を容易にするための NVIDIA Kimodo
- 事前生産アセットの作成を支援するための ComfyUI の使用ガイド
- YouTube で利用可能になった GDC および GTC から集めた 12 以上の新セッション
- Unreal Engine 5.7 におけるパス追跡された毛髪のハイライトを含む、4 月の「NVIDIA とともにレベルアップ」ウェビナー
DLSS 4.5 動的マルチフレーム生成の統合
CES 2026 で、私たちは DLSS 4.5 を紹介し、Super Resolution のための第 2 世代トランスフォーマーモデルを AI ドライビングレンダリングパイプラインに拡張することで、画像品質へのさらなる主要なアップグレードを実現しました。DLSS 4.5 はまた、動的マルチフレーム生成と更新された 6X マルチフレーム生成モードを導入し、応答性を維持しながら大幅に高いフレームレートを実現可能にしています。
今回のリリースは、DLSS 4 の急速な普及を背景としたものです。すでにマルチフレーム生成をサポートするゲームやアプリケーションが 250 を超えており、NVIDIA による最も迅速に採用されたゲーミング技術の一つとなっています。全体として、DLSS テクノロジーは現在、700 を超えるゲームやアプリで利用可能です。
*動画 1. NVIDIA のブライアン・カタンザロ氏が DLSS 4.5 とその新機能について解説する様子*
ダイナミックマルチフレーム生成およびマルチフレーム生成 6X（Multi Frame Generation 6X）機能を備えた DLSS 4.5 SDK が、スーパーリゾリューション用の第 2 世代トランスフォーマーモデルとともに開発者に利用可能となりました。Streamline（ストリームライン）を基盤とするこの SDK は、DLSS の各機能にわたる一貫した統合パスを提供し、開発者がレイ再構築（Ray Reconstruction）やダイナミックマルチフレーム生成などの機能を選択的に採用できるようにします。更新された API、ドキュメント、サンプルコードにより、統合時間の短縮が可能となり、新規および既存のプロジェクトへの DLSS の導入がより容易になります。
TensorRT for RTX を用いた Unreal Engine の NNE における AI ワークロードの加速
「TensorRT for RTX プラグイン」は、Unreal Engine の NNE（Neural Network Engine）のランタイムを提供し、リアルタイムアプリケーション内で AI モデルを効率的にデプロイすることを可能にします。デスクトップ、ラップトップ、ワークステーション全体で RTX GPU を活用することで、TensorRT for RTX は、コンシューマー向けハードウェア上で強力なパフォーマンスを維持しながら、レンダリング、言語処理、音声認識、アニメーションなどのワークロードを加速します。
実際には、開発者は DirectML ベースのアプローチと比較して 1.5 倍のパフォーマンス向上を確認でき、ゲームやインタラクティブな体験にレスポンシブな AI ドライブ機能を実装しやすくなります。このプラグインは今日からアクセス可能です。
NVIDIA Kimodo for motion generation
image*図 1. NVIDIA Kimodo は、詳細なテキストプロンプトを用いてデジタルヒューマンのモーションを生成します*
NVIDIA Kimodo は、インタラクティブアプリケーション向けの高品質な人間動作生成に対する新しいアプローチを探求する研究プロジェクトです。運動学的動作生成モデルとして構築された Kimodo は、テキスト、キーフレーム、または軌道制約といった単純な入力から、現実的な 3D キャラクターアニメーションを合成することができます。高品質な 3D モーションキャプチャデータの大規模データセットでトレーニングされており、開発者の入力や制御に応答しつつも、自然で物理的に妥当な動作を生み出すように設計されています。
image*図 2. テキスト入力から生成される動作の外観をアートディレクションするためにジョイント制約（joint constraint）を使用し、生成されたパフォーマンスのより精密な制御を可能にしています*
ゲーム開発者にとって、Kimodo はよりスケーラブルなアニメーションワークフローへの道筋を示すものです。作成済みまたはキャプチャ済みのアニメーションクリップに完全に依存するのではなく、開発者は動作データを生成して挙動のプロトタイプを作成したり、バリエーションを生み出したり、アニメーション間のギャップを埋めたりすることができます。
image*図 3. NVIDIA Kimodo は、タイムライン上のトラックに制約を追加することで、動作に対する微細な制御を提供します*
これにより、プロジェクト内の既存のアニメーションシステムとの一貫性を維持しながら、反復作業時間を短縮し、キャラクターの動きの範囲を拡大することができます。Kimodo については詳しくはこちらをご覧ください。
ComfyUI を用いた前製作アセット生成のためのガイド
今日のゲーム開発チームは、かつてないほど多くの形式で、より多くの前製作アセットを制作しています。生成 AI はこの作業を加速し、かつて数時間の人手を要していたタスクを自動化された反復可能なパイプラインに圧縮しながらも、創造的なコントロールを維持します。
ComfyUI は、すべての NVIDIA RTX GPU プラットフォーム上でローカルで動作するオープンソースのノードベース型ワークフロープラットフォームです。画像生成、動画合成、3D オブジェクト生成、そして言語モデルを接続し、クラウドへの依存やデータが作業ステーションから流出することなく、チームが所有・カスタマイズ・拡張できるパイプラインを構築します。
image*図 4. 写真からオブジェクトを削除するための ComfyUI ワークフローの例*
私たちは、GenAI Creator Toolkit から 3 つの生産準備完了済みワークフローを紹介する ガイド をまとめました。これは NVIDIA GTC 2026 ディープラーニングインスティテュートコース「ComfyUI でデザインと可視化のための生成 AI ワークフローを作成する」から適応されたものです。各ワークフローはスタンドアロン型であり、VRAM が 16 GB 以上の NVIDIA RTX GPU で動作し、Windows および Linux の両方で利用可能です。
RTX ニューラルレンダリングと AI の最新セッションをチェック
image*図 5. NVIDIA の John Spitzer が GDC で「イノベーションの推進と RTX の進展」について講演する様子*
GDC（Game Developers Conference）フェスティバルおよび GTC 2026 では、RTX ニューラルレンダリングと AI がゲーム業界の次なる時代をどのように定義しているかを強調する、12 セッション以上を開催しました。特に注目すべきセッションには以下が含まれます：
- NVIDIA 開発者・パフォーマンス技術担当バイスプレジデント John Spitzer による「イノベーションの推進と RTX の進展」
- パストレーシングの未来 | ベストプラクティス、最適化手法および将来の標準規格
- Unreal Engine 5 における RTX の新機能
- 『バイオハザード リキエム』および『PRAGMATA』における RE ENGINE でのリアルタイムパストレーシング
- Godot 開発の加速：Cursor を用いた高速パストレーシング統合
YouTube で GDC セッション および GTC セッション をご覧いただけます。
Unreal Engine 5.7 におけるパストレースされた毛髪表現
image図 6. Unreal Engine 5 の NVIDIA RTX ブランチで、Metahuman Hair Groom アセットに RTX Hair Technology（RTX ヘア技術）を有効化した様子
NVIDIA DLSS 4.5、RTX、Unreal Engine 5 を活用した AI パワーゲームの構築に関するウェビナー「Level Up with NVIDIA」の録画を視聴してください。このウェビナーは、Path Traced Hair in Unreal Engine 5.7 に焦点を当てたもので、Unreal Engine 5.7.2 の NVIDIA RTX Branch における最新アップデートを紹介しました。具体的には、パス追跡による毛髪表現（path-traced hair）といった新機能に加え、RTX テクノロジーを使用する際の最適化や画質向上の機会についても取り上げられています。
また、チームが GDC で見た内容の要約と、NVIDIA の「Unreal Engine 5 における RTX レンダリングの現状」プレゼンテーションの要約も紹介しました。
ゲーム開発者向けリソース
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著者について
原文を表示
Today, game developers can begin integrating NVIDIA DLSS 4.5 with Dynamic Multi Frame Generation, Multi Frame Generation 6X, and the second-generation transformer model for NVIDIA Super Resolution.
In this post, we’ll go over new technologies and resources to share with our game-developer community, including:
- A new NVIDIA TensorRT for RTX plugin for Unreal Engine’s Neural Network Engine (NNE)
- NVIDIA Kimodo for easier motion generation
- A guide to using ComfyUI to help produce pre-production assets
- More than a dozen new sessions from GDC and GTC now available on YouTube
- Our April “Level Up with NVIDIA” webinar, highlighting path-traced hair in Unreal Engine 5.7
Integrate DLSS 4.5 Dynamic Multi Frame Generation
At CES 2026, we introduced DLSS 4.5, extending its AI-driven rendering pipeline with a second-generation transformer model for Super Resolution to deliver another major upgrade to image quality. DLSS 4.5 also introduced Dynamic Multi Frame Generation and an updated 6X Multi Frame Generation mode, enabling significantly higher frame rates while maintaining responsiveness.
The release built on the rapid adoption of DLSS 4, which was already supported by more than 250 games and applications with Multi Frame Generation, making it one of the fastest-adopted gaming technologies from NVIDIA, and overall, DLSS technologies are now available in more than 700 games and apps.
The DLSS 4.5 SDK with Dynamic Multi Frame Generation and Multi Frame Generation 6X is now available to developers, as well as the second-generation transformer model for Super Resolution. Built on Streamline, the SDK offers a consistent integration path across DLSS features, allowing developers to selectively adopt capabilities like Ray Reconstruction or Dynamic Multi Frame Generation. Updated APIs, documentation, and sample code help reduce integration time and make it easier to bring DLSS into both new and existing projects.
Accelerating AI Workloads in Unreal Engine’s NNE with TensorRT for RTX
The TensorRT for RTX plugin provides a runtime for Unreal Engine’s NNE, enabling efficient deployment of AI models directly within real-time applications. By leveraging RTX GPUs across desktops, laptops, and workstations, TensorRT for RTX accelerates workloads such as rendering, language, speech, and animation while maintaining strong performance on consumer hardware.
In practice, developers can see 1.5x performance improvements compared to DirectML-based approaches, making it easier to integrate responsive AI-driven features into games and interactive experiences. Access the plugin today.
NVIDIA Kimodo for motion generation
NVIDIA Kimodo is a research project exploring a new approach to generating high-quality human motion for interactive applications. Built as a kinematic motion generation model, Kimodo can synthesize realistic 3D character animation from simple inputs such as text, keyframes, or trajectory constraints. Trained on a large dataset of high quality 3D motion capture data, it is designed to produce natural, physically plausible motion while remaining responsive to developer input and control.
For game developers, Kimodo highlights a path toward more scalable animation workflows. Instead of relying entirely on authored or captured animation clips, developers can generate motion data to prototype behaviors, create variations, or fill gaps between animations.
This can help reduce iteration time and expand the range of character movement in a project, while maintaining consistency with existing animation systems. Learn more about Kimodo.
A guide to using ComfyUI to produce pre-production assets
Game development teams today produce more pre-production assets, in more formats, than ever before. Generative AI can accelerate that work—compressing tasks that once took hours of manual effort into automated, repeatable pipelines while maintaining creative control.
ComfyUI is an open-source, node-based workflow platform that runs locally on all NVIDIA RTX GPU platforms. It connects image generation, video synthesis, 3D object generation and language models into pipelines that teams own, customize, and extend — without cloud dependencies or data leaving the workstation.
We’ve put together a guide that walks creators through three production-ready workflows from the GenAI Creator Toolkit, adapted from the NVIDIA GTC 2026 Deep Learning Institute course “Create Generative AI Workflows for Design and Visualization in ComfyUI.” Each workflow is standalone, runs on any NVIDIA RTX GPU with 16 GB or more of VRAM, and works on both Windows and Linux.
Check out the latest sessions in RTX neural rendering and AI
At the GDC Festival of Gaming and GTC 2026, we hosted more than a dozen sessions highlighting how RTX neural rendering and AI are defining the next era of gaming. Some standout sessions include:
- Driving Innovation and RTX Advances with John Spitzer, VP of Developer and Performance Technology
- The Future of Path Tracing | Best Practices, Optimizations & Future Standards
- What’s New in RTX for Unreal Engine 5
- Real-Time Path Tracing in RE ENGINE for Resident Evil Requiem and PRAGMATA
- Supercharging Godot Development: Rapid Path Tracing Integration with Cursor
Access our GDC sessions and GTC sessions on YouTube.
Path traced hair in Unreal Engine 5.7
Watch a recording of our Level Up with NVIDIA webinar focused on Path Traced Hair in Unreal Engine 5.7. The webinar highlighted the latest updates in the NVIDIA RTX Branch of Unreal Engine 5.7.2, including new features such as path-traced hair, along with opportunities for optimization and image quality improvements when using RTX technologies.
We also covered a recap of what the team saw at GDC, along with a recap of the NVIDIA “State of RTX Rendering in Unreal Engine 5” presentation.
Resources for game developers
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