NVIDIA DLSS 4.5、RTX、Unreal Engine 5 を活用した AI パワーゲームの構築

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](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-dlss-4-5-delivers-super-resolution-upgrades-and-new-dynamic-multi-frame-generation/) で、私たちは [DLSS 4.5](https://developer.nvidia.com/rtx/dlss) 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](https://developer.nvidia.com/rtx/dlss) 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](https://developer.nvidia.com/rtx/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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image5.gif)*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](https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image2.gif)*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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image3.gif)*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](https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image7-2.webp)*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](https://github.com/NVIDIA/NVIDIA-GenAI-Creator-Toolkit) 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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image1-12.webp)*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](https://www.youtube.com/playlist?list=PL4FII4B-zM0cfs8pQHOaq6H8fjgIQ5InZ) および [GTC セッション](https://www.youtube.com/playlist?list=PL4FII4B-zM0c23FqC1ipW47mqa85PfqXD) 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](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/04/image6-1.webp)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](https://gateway.on24.com/wcc/experience/elitenvidiabrill/1407606/3849291/level-up-with-nvidia?linkId=100000374605923) 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 ゲーム開発者向けの完全なリソースリストは [こちら](https://developer.nvidia.com/industries/game-development) でご確認ください。最新の NVIDIA ゲーム開発ニュースを入手するには、以下の方法でフォローしてください： - NVIDIA Developer Program に参加する（業界として「gaming」を選択） - ソーシャルメディアでフォロー：X、LinkedIn、Facebook、YouTube - Discord コミュニティに参加する ## 著者について

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