Intel и UCSC работают над многообещающей альтернативой NVIDIA DLSS. NVIDIA отметила поворотный момент, представив DLSS 2.0, технологию интеллектуального масштабирования, которая вдохновила Intel и UCSC на разработку очень интересной альтернативы, хотя это правда, что она все еще находится на ранней стадии, и поэтому ей предстоит пройти долгий путь.
Технология NVIDIA DLSS 2.0 использует серию алгоритмов (искусственный интеллект) для создания процесса реконструкции, который объединяет различные изображения для создания идеального кадра.
Традиционный метод масштабирования позволяет визуализировать меньшее количество пикселей и экстраполирует остальные из пикселей, которые были визуализированы. Чтобы улучшить результат, он применяет временный фильтр изображения, который смягчает края и уменьшает зубья пилы, но обычно приводит к размытию.
Технология DLSS 2.0 так не работает. Верно, что он также начинается с более низкого разрешения, то есть визуализирует изображение с 50% или 67% целевого разрешения, в зависимости от выбранных нами настроек, но не ограничивается растягиванием или заполнением отсутствующих пикселей. Вместо этого он выполняет процесс объединения изображений в реальном времени для завершения цикла реконструкции, который приводит к высококачественному изображению. Это настолько эффективно, что, как мы видели в то время, оно может даже превзойти настройку собственного разрешения с примененным TAA.
DLSS 2.0 позволяет получить идеальное изображение, используя половину пикселей и разумно масштабировать до разрешения 16K, достижение, которое, как знают многие наши читатели, стало возможным благодаря искусственному интеллекту, а также благодаря ядрам Tensor, включая RTX 20 и видеокарты RTX 30, предназначенные для ускорения этой рабочей нагрузки.
Intel и UCSC работают над многообещающей альтернативой NVIDIA DLSS
Intel и UCSC также хотят продвинуться в этой области.
И для этого он разработал вместе с UCSC интеллектуальную технику масштабирования, которую мы уже видели в демонстрации «Infiltrator», классической, которая была с нами в течение нескольких лет (она появилась в 2013 году) и которая использует движок Unreal Engine 4.
Интеллектуальная технология масштабирования Intel основана на подходе, аналогичном технологии NVIDIA DLSS, с использованием нейронной сети под названием QW-Net для выполнения процесса реконструкции изображения. По словам ответственных за проект, 95% операций, необходимых для завершения этого процесса, представляют собой 4-битные целые числа.
Intel и UCSC объединили две U-образные сети, которые специализируются на разных задачах. Первый фокусируется на извлечении деталей из изображения, а второй – на фильтрации и реконструкции выходного изображения. Роль обеих сетей полностью различается, хотя мы должны понимать, что первая представляет большую вычислительную нагрузку. Второй, с другой стороны, представляет меньшую нагрузку (на уровне вычислений), но требует более высокой точности, поэтому имеет меньшую погрешность.
Как можно было представить, эта сеть накапливает кадры на повторяющейся основе, что позволяет достичь стабильных результатов с течением времени и достичь качества вывода, которому мало что может позавидовать собственный рендеринг с применением TAA, как мы можем видеть в прикрепленном видео. К сожалению, эта технология еще не готова к работе в реальном времени, как NVIDIA DLSS 2.0, поэтому мы не увидим этого в краткосрочной или среднесрочной перспективе.
Несмотря ни на что, это очень интересное решение, и знание технических трудностей, с которыми сталкиваются Intel и UCSC, позволяет нам более глубоко усвоить огромный прогресс, достигнутый NVIDIA DLSS 2.0.