AMD 推出了一项名为 PEPS 的新技术，专注于神经纹理压缩领域。这项技术能够在保持纹理画质几乎不变的情况下，将模型参数量减少 25%。

神经纹理压缩的关键在于利用“隐式神经表示”模型，使其能够将纹理坐标映射至最终的信号值。相较于传统方法将低维坐标转换为高维正弦/余弦向量，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采样点。这种方法增强了隐式神经表示所能承载的信息量，从而以更少的参数实现同等的纹理还原效果。

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 显卡上进行的测试显示，使用 BI-grid 基准方案生成一张 1024×1024 的三通道纹理需要 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和内存访问需求，这是导致性能下降的主要原因。不过，通过进一步优化，Grid-PinkPEPS 版本已将耗时缩短至 4.86 毫秒，显著缩小了与基准方案的差距。

PEPS 的应用潜力不止于纹理压缩，它还能应用于 3D 渲染中广泛使用的符号距离函数（SDF）。传统的 SDF 通常需要高分辨率网格，这会占用大量显存。在 Pitted Stonefish SDF 的测试中，Grid-PEPS 在编码器参数仅为非 PEPS 方法八分之一的情况下，实现了与原模型几乎相同的交并比（IoU），即重建的 3D 形状与原模型的重合度。这为优化显存占用提供了积极的潜力。

尽管这项研究在技术层面具有重要意义，但距离普通用户实际体验尚需时日。目前，英伟达是唯一提供公开神经纹理压缩工具包和演示的厂商，并且市面上尚未有游戏完整应用该技术。AMD 在这方面的支持仍处于早期阶段，甚至尚未为这项技术确定正式的商业品牌名称，研究中仍使用通用技术术语。鉴于显存容量的持续压力以及 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业界密切关注。