Что такое диэлси в играх
Что такое NVIDIA DLSS, как она повышает FPS и улучшает графику в играх — подробное объяснение
Что такое DLSS?
Чтобы окончательно определиться с тем, что такое DLSS, нужно дословно разобрать само понятие Deep Learning Super Sampling. Итак, суперсэмплинг — это технология сглаживания, которая создаёт каждый кадр в разрешении большем чем разрешение монитора, после чего уменьшает его обратно. То есть количество пикселей в кадре увеличивается и таким образом технология помогает сгладить резкие контрастные переходы между пикселями разных объектов. Говоря проще, убирает «лесенку» на краях объектов, нежелательные шумы на текстурах в движении и прочие «шероховатости» изображения.
Теперь немного о глубоком обучении. «Глубокими» называются нейронные сети, состоящие более чем из 1 входного и выходного слоя, например, нейронную сеть из 4 слоев уже можно считать глубокой. Каждый нейрон нового слоя соединен со всеми нейронами предыдущего слоя при помощи «весов». Фактически веса нейронной сети кодируют силу сигнала и позволяют ей обрабатывать входную информацию. Путем множества повторяющихся вычислений, веса глубокой нейронной сети подстраиваются при помощи алгоритма обратного распространения ошибки для того, чтобы ответ на выходе нейронной сети был как можно ближе к желаемому на проверочном наборе данных.
Если немного упростить, то глубокое обучение — это множество вычислений, выполняющихся на мощном оборудовании в процессе, выполнение которого совершенствуется раз за разом. Система не учится в человеческом понимании этого слова, она просто становится лучше, снова и снова проделывая одни и те же действия.
Как работает DLSS?
В итоге получается технология, использующая обученную на высококачественных примерах нейросеть, которая берет несколько кадров игры для создания суперсэмплинга и комбинирует их в финальный кадр. Вследствие чего экономится пользовательская вычислительная мощность и, соответственно, повышается FPS.
Эта технология с её выученными техниками улучшения изображения применяется и обновляется при помощи сервиса NGX. NGX — это пакет инструментов разработчика для интеграции алгоритмов глубокого обучения. Он позволяет разработчикам с легкостью интегрировать в приложения обученные нейронные сети для улучшения графики, редактирования фотографий и обработки видео.
Со стороны пользователя ничего не требуется, DLSS будет улучшаться автоматически путём обновления нейронной сети.
Где лучше использовать DLSS? Почему технология недоступна для всех разрешений?
DLSS разработана для увеличения частоты кадров при высокой нагрузке на видеокарту. То есть когда кадровая частота остаётся низкой при полной загрузке видеокарты и отсутствии так называемых «ботлнеков», ситуаций, в которых один из компонентов системы не даёт другим компонентам раскрыть весь свой потенциал. Если ваша игра уже работает с высокой частотой, то время визуализации кадра вашей видеокартой может оказаться меньше, чем время выполнения DLSS. В этом случае DLSS не нужна, потому что она не увеличит частоту кадров. Тем не менее, если игра сильно нагружает видеокарту (FPS находится ниже отметки в 60 кадров в секунду), то DLSS обеспечит оптимальное повышение производительности. В этом случае можно повысить свои настройки графики, чтобы получить максимальную выгоду от DLSS.
Если говорить чуть более технически, DLSS требует фиксированного количества времени видеокарты на каждый кадр для обработки данных нейросетью. Таким образом, игры, которые работают с меньшей частотой кадров или в более высоком разрешении, получают больше преимуществ от DLSS. В случае же с играми, работающими с высокой кадровой частотой или в низком разрешении, DLSS может не справиться с улучшением производительности. Когда время визуализации кадров видеокартой меньше, чем требуется для выполнения модели DLSS, технология не работает. Она активируется лишь в случаях, когда может дать прирост производительности. Доступность DLSS зависит от игры, модели видеокарты и выбранного разрешения.
А что насчёт размывания кадров?
Как уже указывалось выше, DLSS изначально создавалась для увеличения FPS при высокой нагрузке на видеокарту. И при разработке основной упор делался на высокие разрешения (когда нагрузка доходит до максимума), а 4K (3840×2160) является наиболее тяжёлым разрешением. Работа с 4K даёт больше преимуществ, когда речь идёт о качестве изображения, так как количество входных пикселей велико. Для 4K DLSS имеется 7,4 миллиона входящих пикселей, из которых можно сгенерировать окончательный кадр, в то время как для 1920×1080 имеется только около 1.84 миллионов пикселей. Чем меньше исходных данных, тем сложнее DLSS обнаруживать особенности исходного изображения и предсказывать окончательный кадр. То есть чем меньше разрешение, тем хуже работает DLSS.
NVIDIA знает о проблеме с размытием изображения на низких разрешениях и работает над её решением. Добавляется больше обучающих данных и новых методов для повышения качества. Обучение глубокой нейронной сети продолжается, и со временем она улучшится.
Чем хуже технология TAA?
Игровая индустрия использовала временное сглаживание многие годы и, по мнению вышеупомянутого Эндрю Эдельстена (Andrew Edelsten), его время скоро подойдёт к концу. Так как конечный результат работы TAA генерируется из нескольких кадров, получившееся изображение может страдать от ореолов и мерцаний при высокой скорости движения. DLSS же справляется с этим лучше во многом благодаря нейросети, способной выдавать более качественную картинку как в статике (неподвижном состоянии), так и в динамике (движении). Также, в отличие от TAA, DLSS в процессе работы реконструирует изображение до более высокого разрешения.
Какие игры уже поддерживают DLSS?
В Battlefield 5 DLSS, по мнению NVIDIA, на данный момент обеспечивает значительное улучшение производительности (до 40 %) в разрешениях 4K и 2560 × 1440 при сопоставимом качестве. В дальнейшем командой разработки планируется работа над улучшением качества изображения для разрешения 1920×1080, а также для сверхшироких мониторов (например, с разрешением 3440 × 1440).
А для Metro Exodus уже есть обновление, улучшающее чёткость DLSS и общее качество изображения для всех разрешений, которые не были включены в день запуска. Также ведётся обучение DLSS для этой игры, в результате которого ожидается ещё одно повышение качества изображения.
Для каких ещё игр будет добавлена DLSS?
Что такое DLC в видеоиграх
П очти каждая выпущенная крупная видеоигра имеет ту или иную форму DLC — контент, который Вы можете добавить в игру, чтобы расширить ее возможности. Давайте посмотрим на формы, в которых доступен DLC, и почему он так распространен.
Что такое DLC
DLC означает «загружаемый контент». Это дополнительный цифровой контент, который игрок может установить поверх полноценной видеоигры. DLC может распространяться онлайн в игре или через игровую платформу, такую как Steam или Playstation Store. Иногда это может быть бесплатно. В других случаях Вам, возможно, придется купить его отдельно, или он может быть включен в комплекты, которые входят в базовую игру.
DLC может охватывать самые разные вещи. Некоторые из них представляют собой простые косметические изменения, такие как скины и голос за кадром, в то время как другие содержат совершенно новые области, истории или игровую механику, которые полностью пересматривают игру.
Некоторые пакеты контента добавляют сотни часов дополнительного игрового времени. Разработчики часто используют DLC для обновления игры и поддержания интереса игроков в течение нескольких месяцев (или даже лет) после ее первоначального выпуска.
Загружаемый контент во многих отношениях является естественным преемником пакетов расширения. Концепция расширения игры пришла из ролевых и карточных игр. Они предложили издателям добавить контент, не создавая совершенно новую игру. Расширения часто включали предметы, персонажей или способности, которые увеличивали долговечность игры и позволяли игрокам инвестировать.
Пакеты расширения позже пришли к видеоиграм — прежде всего, играм для ПК. Они часто распространялись как диски. Пакеты расширения также были очень распространены в массовых многопользовательских онлайн-играх (ММО), от Ultima Online до World of Warcraft.
Сегодня слово «расширения» по-прежнему относится к дорогостоящим загрузкам с большим количеством контента.
DLC как монетизация
Многие издатели используют DLC как форму дополнительной монетизации.
Разработчики обычно делят DLC на небольшие покупки, называемые «микротранзакциями», чтобы монетизировать его. Этими небольшими покупками часто являются предметы, костюмы или игровые режимы. Микротранзакции являются особенно распространенным способом монетизации бесплатных игр.
Другим вариантом, который они используют, является «абонемент». Они часто продаются после первого запуска игры. Это позволяет игрокам загружать все текущие и будущие DLC, выпущенные в течение определенного периода. Они часто доступны по более низкой цене, чем если бы игрок купил их отдельно. Они обычно используются в игровых франшизах, которые периодически обновляются, чтобы игроки могли получать постоянный поток контента до выхода следующей игры.
Пользовательский DLC
Не все DLC публикуются разработчиками игр. Во многих играх также есть игроки, которые создают внутриигровой контент и делают его доступным для скачивания. DLC, созданный людьми, которые играют в игру, часто называют «модом». Пользовательский контент может расширять игры различными способами. Это также часто ведет к целым сообществам и форумам, посвященным созданию, распространению и обзору игровых модов.
Фантастический пример этого — The Elder Scrolls V: Skyrim. Несмотря на то, что Skyrim уже почти девять лет, он по-прежнему является домом для одного из крупнейших и самых активных моддинговых сообществ во всей сети. Быстрый поиск в Google приводит к тысячам руководств, баз данных и инструментов, посвященных моддингу Skyrim. Во многом это связано с тем, что Bethesda Game Studios (разработчик) разработала игру так, чтобы она была дружественной и простой в модификации.
Контент сообщества может продлить «срок службы» игры после того, как разработчик перестанет обновлять ее. Например, Blizzard’s Warcraft III был выпущен в 2003 году, но у него все еще есть активное сообщество игроков. Это связано со многими модами, которые продолжают поддерживаться.
DLC дает Вам возможность играть больше
Хотя DLC может привести к некоторым подозрительным схемам монетизации от крупных издателей, существует множество примеров компаний, которые используют его для улучшения игр.
Отличным примером игры, которая хорошо работает с DLC, является игра с открытым миром No Man’s Sky. После релиза ее критиковали за отсутствие обещанных функций.
Однако с тех пор в игре появилось множество бесплатных обновлений DLC. Все они расширили игровой процесс, добавили многопользовательские функции, значительно увеличили объем контента и сделали игру более приятной. No Man’s Sky теперь имеет активную базу игроков, и многие копии по-прежнему продаются каждый год.
Если Вы любите игру, то возможность получить больше от нее — это всегда бонус. Вот почему, несмотря на все недостатки, многие геймеры по-прежнему используют DLC.
Что такое Nvidia DLSS и почему технология значительно повышает частоту в играх
Вчера Nvidia опубликовала собственные тесты новой линейки видеокарт, отметив, что RTX 2080 с активной технологией DLSS по производительности в два раза обходит GTX 1080. В случае, если технология DLSS не используется, то прирост производительности составляет полтора раза.
Что же это за технология такая и каким образом она позволяет повышать производительность RTX 2080 на дополнительные 50%? Давайте разберемся вместе.
Что такое Nvidia DLSS?
Это сокращение от Deep Learning Super Sampling или в переводе «Супер-сэмплинг при помощи глубокого обучения». Что это значит доступным языком? На самом деле все просто — это метод для сглаживания краев на объектах, чтобы избежать «лесенок» и прочих неприятных артефактов. Данная технология сопоставима с привычным антиалиасингом, только вместо использования мощности самого GPU, DLSS полагается на ядра Tensor. Это отдельный блок в чипе RTX, который оптимизирован для работы с ИИ, нейросетями и глубоким обучением.
Как объясняет Nvidia, DLSS сглаживание работает путем анализа сцен и изображений и последующего улучшения качества сглаживания, при этом без значительного влияния на производительность.
Особенно такая техника будет эффективна на разрешении 4K, где обычный антиалиасинг потребляет очень много ресурсов. В таких условиях DLSS позволяет выводить четкую картинку со сглаживанием краев, при этом сохраняя высокую частоту кадров.
Что такое «глубокое обучение»?
Это часть области машинного обучения, связанная с алгоритмами, которые основаны на структуре и функционировании «мозга» искусственных нейронных сетей. Ключевое преимущество глубокого обучения по сравнению с прошлыми алгоритмами заключается в том, что чем больше данных доступно нейросети, тем лучше ее производительность и точнее результат. Более того, такие нейросети способны учиться на собственных же трудах, стараясь максимизировать достижение поставленной цели.
В рамках видеокарт Nvidia RTX 20 серии осуществляют процесс глубокого обучения ядра Tensor, которые специализируются на осуществлении вычислений с нейро-сетями.
Каким образом нейросеть помогает сглаживать картинку?
Nvidia пока не описала данный процесс, однако учитывая свойства глубокого обучения можно предположить следующее. Nvidia тренирует нейросеть на основе двух наборов изображений — одни со сглаживанием, другие без. На основе этого нейросеть создает модель того, как работает сглаживание и может применять алгоритм самостоятельно. То есть, DLSS обучена добавлять и/или менять пиксели на изображении так, чтобы они создавали качественную картинку. И никакого антиалиасинга не требуется.
Какие игры будут поддерживать технологию DLSS?
Уже заявлена поддержка в следующих играх:
Другими словами, запуская эти игры на RTX 20 серии, игроки смогут без опасений выставлять 4K разрешение и наслаждаться высокой частотой кадров. На GTX 1080 в 4K разрешении и с включенным сглаживанием о 60 fps можно было бы даже не думать.
Технология NVIDIA DLSS в играх: что это такое и зачем нужна
Содержание
Содержание
Алгоритм улучшения изображений DLSS — визитная карточка компании NVidia. Его работа всегда вызывает особенный интерес у пользователей. С помощью DLSS игры стали быстрее — растет FPS, увеличиваются максимальные значения разрешений, что, в конечном итоге, непосредственно влияет на «играбельность» контента и способствует глубокому погружению в него. В материале рассмотрим суть технологии DLSS и области ее применения в игровой индустрии.
Технология трассировки лучей в гейминге, можно сказать, не дотягивает по производительности и скорости отрисовки кадров. Особенно сильно это заметно в линейке видеокарт семейства RTX 20. Рейтрейсинг вроде бы заявлен и фактически присутствует, но толком не работает — прорывной производительности в играх не наблюдается. Исправить ситуацию вроде должна новинка от NVIDIA — абсолютно новый графический процессор Ampere и видеокарты поколения RTX 30, построенные на его основе. Об архитектуре нового процессора очень подробно рассказано в статье блога Клуба DNS.
DLSS без купюр
Геймеру со стажем, особенно ценителю технических решений от «зеленого» лагеря, не нужно объяснять суть технологии суперсемплинга DLSS. Тем же, кто только делает первые шаги мире компьютерных игр и пока в поиске оптимальных настроек для своего «железа», нелишним будет знакомство с «механикой» алгоритма DLSS.
Дословно DLSS (Deep Learning Super Sampling) переводится как «сглаживание на основе глубокого обучения». На момент написания данного материала миру известны две версии алгоритма глубокого ресемплирования.
Разница между версиями алгоритма заключается не в логике его работы, а в его физической реализации.
В случае с DLSS 1.0 компания NVIDIA предложила производителям игрового контента «прогнать» графические сцены их игр через свой «суперкомпьютер», наделенный искусственным интеллектом. Такой подход требовал больших затрат времени, и, что называется, «не взлетел», поскольку разработчики игр, в большинстве своем, его просто игнорировали.
Вторая версия алгоритма DLSS 2.0 стала более «клиентоориентированной», ведь NVIDIA верила в успех технологии и включила в состав видеокарт тензорные ядра, тем самым наделив свои графические адаптеры искусственным интеллектом.
Основная суть работы алгоритма — получение качественного изображения (кадра) высокого разрешения на основе его уменьшенного аналога. Не вдаваясь в дебри тензорных вычислений и довольно сложных и громоздких математических операций с матрицами, упрощенно работу алгоритма DLSS можно описать так.
При рендеринге простых геометрических фигур (в примере используется треугольник) из исходных кадров малого размера определяющим фактором качества конечного результата является субпиксельная маска. К примеру, с использованием маски 4х4 при отрисовке треугольника конечный результат мало напоминает исходную фигуру. При увеличении же сетки ресемплирования всего в 4 раза — до размера 8х8 — конечное изображение уже больше напоминает исходник.
В этом и заключается основная «механика» работы алгоритма сглаживания.
Основной принцип DLSS — преобразование изображений с низким разрешением в кадры с более высокой разрешающей способностью, вплоть до 4К, без потери качества картинки игрового мира.
Такой подход к рендерингу игровых сцен дает конечному пользователю несколько очень важных преимуществ:
Искусственный интеллект на службе создания графических сцен
Работа алгоритма сглаживания DLSS невозможна без искусственного интеллекта, заложенного в каждый новый продукт NVIDIA. Именно он вырабатывает методику сглаживания определенных игровых сцен на основе многомиллионных «прогонов» эталонных изображений и полигонов. В первой версии DLSS предварительная обработка графических кадров велась на базе вычислительных мощностей компании NVIDIA под конкретные проекты: Metro: Exodus, Battlefield V.
Конечные «рекомендации» по улучшению сцен прописывались в обновленные версии драйверов к конкретной модели видеокарты.
Во втором поколении DLSS 2.0 львиная доля этой работы отдана тензорным ядрам самой графической карты. Это и есть принципиальное отличие между первым и вторым поколениями глубокого ресемплинга. Оно открывает просто безграничное поле для деятельности производителям игрового контента, которым не нужно теперь создавать уникальную нейронную сеть на серверах компании NVIDIA и «обкатывать» на ней полигоны своих игр. Вполне достаточно адаптировать свой код под тензорные вычисления и произвести расчет сцен силами «универсальной» нейронной сети. Такой подход существенно упрощает жизнь производителю контента и ускоряет выпуск новых продуктов.
Топология Ampere
Новая линейка видеокарт не останавливается на достигнутом предыдущими поколениями адаптеров. В основе каждой новой карточки от NVIDIA лежит процессор Ampere, произведенный по 8 нм технологии, которая позволяет разместить большее количество полупроводниковых компонентов на той же площади кристалла. Конечному пользователю это дает увеличенную производительность графического чипа при тех же размерах.
Если сравнить технические характеристики новых адаптеров, то можно увидеть уменьшение количества тензорных ядер в новых моделях в сравнении с предыдущим поколением. И может закрасться крамольная мысль: «А все ли так хорошо? И за счет чего возникает прирост производительности?».
Ответ на этот вопрос достаточно прост. В новой линейке используются тензорные ядра третьего поколения, вычислительная мощность которых в несколько десятков раз превышает возможности предшественников.
Если «в лоб» сравнить спецификации адаптеров RTX 20 и RTX 30, то можно заметить, что тензорных ядер в новой линейке видеокарт стало меньше. Но за счет их производительности вкупе с обновленным алгоритмом вычислений просчет каждой сцены ускорился в разы. ЧВ итоге это позволяет игроку получить высокие, а главное стабильные значения FPS, играть на высоких разрешениях и максимальных настройках графики, а производителям — всерьез задуматься о производстве контента в разрешении 8 К.
На следующей иллюстрации наглядно показан прирост производительности в актуальных играх (на момент написания статьи).
Из диаграмм видно, топовая видеокарта с использованием технологии DLSS дает двух-, а то и трехкратный прирост производительности в не самых «легких» с точки зрения графики играх.
Пока нет официальной информации можно предположить, что новые адаптеры рано или поздно обзаведутся обновленным алгоритмом DLSS версии 3.0, способным интеллектуально ресемплировать игровые сцены в реальном времени в разрешение 8К. Но говорить об этом пока рано. Для наступления эры DLSS 3.0 нужно, как минимум, чтобы у каждого второго-третьего геймера на столе красовался 8К-монитор.
Да кто такой этот ваш DLSS
Статья про сглаживание уже была, и в ней мы проехались по самым основным видам алиасинга, попытались понять, как они работают, и почему эти кучи огромных букв — просто костыли. Но мы даже не упоминали ещё одну крупную птицу на этой ветке — NVIDIA DLSS, который вроде как и сглаживание, а вроде как и нет. «Зелёные» придумали кое-что похитрее и посложнее, чем просто замыливание краёв, да ещё и наворотили там всякого, а потому разбираться с вопросом о том, да кто такой этот ваш DLSS, мы будем отдельно и без сглаживания углов.
DLSS расшифровывается как Deep Learning Super Sampling. Если очень кратко, то это суперсэмплинг, который основан на машинном обучении. Нейронные сети кучу раз прокатывают по каждой игре, поддерживающей DLSS, отдельно, обучают улучшать производительность видеокарты и одновременно с этим — изничтожать надоедливые лесенки и другие досадные некрасивости. При этом суперсэмплинг увеличивает частоту кадров, фактически не теряя в качестве картинки.
Звучит как какая-то сказка, да?
Ну почти она и есть. А всякие там MSAA и TXAA не достигли таких высот, потому что не могут себе позволить работать не на мощности GPU или процессора, а на отдельном блоке в графическом чипе, оптимизированном для работы с ИИ — ядрах Tensor. Они — инновационная разработка Nvidia, и естественно, что в быту найти их можно только в видеокартах NVIDIA GeForce RTX.
Было бы слишком много чести придумывать какие-то отдельные ядра просто для того, чтобы они так же, как обычное сглаживание, мылили края объектов и заливали градиентом крайние пиксели. DLSS — это не мыльница с искусственным интеллектом и не костыль, а метод масштабирования кадра. Нейросеть берёт исходную картинку и на её основе создаёт изображение с большим количеством пикселей и сглаженными краями.
Лучше всего эти навороты показывают себя на разрешении 4К, потому на нём обычное сглаживание без зазрения совести пожирает ресурсы и родненькие фэпээсы. Пикселей больше, значит и площадь обработки тоже. Вот и уходят все лошадиные силы вашего ПК на обрисовку каждого из 4К ваших пикселей. А вот DLSS в этом случае пощадит ваше железо, сохранит частоту кадров и подойдёт к вопросу более интеллектуально.
Дело в том, что тензорные ядра слишком круты для того, чтобы заниматься обычным рендерингом — их используют в большинстве суперкомпьютеров с глубоким обучением. Вам же, на вашей домашней пекарне, они полезны тем, что умеют при рендере кадра в меньшем разрешении (например, в 1080р) «достраивать» нужные для повышения разрешения пиксели (и так добраться до желанных 4К). Эти пиксели не берутся с потолка, иначе бы картинка на выходе получалась маловнятной мешаниной. Нейросеть выбирает эти пиксели на основе предыдущего и следующего изображения, и достраивает кадр.
Первая и вторая попытки
Чтобы вы не подумали, что всё невероятно радужно, и это не технология, а сплошная магия, которая поможет вытянуть на 120 FPS в 4К Cyberpunk 2077 на ультрах, используя видеокарту из компа вашего дедушки, я скажу, что DLSS имеет и свои проблемы.
DLSS первой версии умела работать лишь с несколькими конкретными играми, для которых нейросеть специально муштровали. Nvidia тратила на это сотни человеко-часов. Кадры из совместимых игр загружались в суперкомпьютер с учётом всех режимов, которые мог выбрать игрок — со сглаживанием, без и в разных разрешениях. И на основе этой груды файлов нейросеть старалась выстроить самое лучшее изображение.
И помимо того, что выбор игр был очень ограничен, после DLSS-обработки в игре часто терялись какие-то детали, что-то замыливалось (например, как в случае с Metro Exodus, всё), появлялись мерцания и глитчи, а волосы и вовсе казались непосильной задачей. Всем, и в первую очередь Nvidia, было ясно, что дела так дальше не пойдут, и затраченное время не стоит результата. А значит, нужно улучшать алгоритмы и уменьшать количество кругов ада для создания одного кадра.
И вот в начале 2020 года пред геймерами предстаёт DLSS 2.0 — улучшенный и более самостоятельный. Теперь нейронная сеть более универсальна и работает для всех игр. Данные о нужных пикселях и векторах их движения она берёт из уже отрендеренных кадров. Кроме того, у второй версии появились три режима изображения — «Качество», «Баланс», «Производительность», которые управляют внутренним разрешением рендеринга.
Подгонять игры под технологию стало значительно проще, и это значит, что в будущем всё больше и больше игр будет к ней обращаться. Сейчас DLSS 2.0 всё ещё не поддерживает все тайтлы, и, по чесноку, до этого очень далеко. Однако рост в качестве по сравнению с ранней версией очевиден как визуально, так и технически. С помощью масштабирования кадра можно освободить огромное количество ресурсов вашего ПК и обеспечить вам фреймрейт круче, чем вы ожидали, глядя на системки игры. Это выгодно всем: и Nvidia, и разработчикам, и вам. Всё делается для того, чтобы как можно больше игроков смогло поиграть с приемлемыми настройками и FPS без крови из глаз и припадков.
Все к этому стремятся, но проблемы всё ещё есть, безусловно. И дело тут (как и всегда в ПК-гейминге) в огромной куче самых разных конфигураций. Какой бы умной ни была нейросеть, промашки бывают и у неё, и о глитчах и мыльных пятнах рано забывать. Например, у меня в Control с включённым DLSS по какой-то непонятной причине мылились картины на стенах. Именно они, и только они. И больше ни у кого о таких приколах я не слышала.
Кстати, персонально для Control существовала версия DLSS 1.9, на которой и прокатали на массовом пользователе новые методы работы. К тому же этот эксклюзивный DLSS в игре работал только на потоковых процессорах, а не тензорных ядрах.
Конечно же, Nvidia строит очень амбициозные планы на свою технологию. Например, тензорные ядра хотят применять для более качественного и простого в постобработке рейтрейсинга. ИИ планируют научить устранять шумы и повышать частоту кадров после применения трассировки. Кроме того, для видеокарт GeForce RTX тензорные ядра собираются научить улучшать анимации персонажей или симуляцию тканей.
Из того же, что уже точно подтверждено, следующая версия — DLSS 2.1 — сможет увеличить разрешение картинки девятикратно — она создана для игры в разрешении 8K на RTX 3090 с высоким FPS. Во время общения с пользователями на Reddit Ask Me Anything Nvidia рассказала, что эта версия, кроме прочего, будет поддерживать VR и динамическое разрешение. Для того, чтобы фреймрейт не скакал как ужаленный то вверх то вниз, исходная картинка будет динамически меняться в размерах.
Хуже все эти навороты явно не сделают, а Nvidia явно заинтересована в качестве технологии. Пусть пока что аналогов DLSS нет, AMD уже наступают «зелёным» на пятки. Но пока что они не торопятся делиться подробностями о своём аналоге DLSS, который будет носить имя FidelityFX Super Resolution. AMD пообещали, что технология будет генерировать кадры высокого разрешения на основе изображений с низким разрешением. То есть схожим с DLSS образом. Скорее всего, FidelityFX Super Resolution тоже будет построена на базе искусственного интеллекта, но о подробностях станет известно только в следующем году.
К чему дальше приведут эти технологии, и как их будут использовать, мы ещё увидим. Не единожды встречала мнение о том, что студии скоро станут делать игры с прицелом на DLSS и прочие суперсэмплинги, добавляя больше эффектов и других визуальных плюшек, и больше не боясь перегрузить компы аудитории и задрать системные требования до небес. Возможно, так оно и будет. А может быть, вскоре всё повернётся в другую сторону. Ну что ж, желаем инноваторам мира графония удачи, поменьше лесенок на пути, и ждём развития технологий интеллектуального суперсэмплинга, чтобы погружаться в новые потрясающие игровые миры гладко и с высоким FPS.