Ris vs dlss: katera tehnologija za spreminjanje velikosti slike je boljša?

Danes bomo govorili o primerjavi med RIS in DLSS , dvema tehnologijama, povezanima s podobo AMD oziroma Nvidia . Res je, da je ta sekunda deležna večje pozornosti velikega dela javnosti, vendar ne smemo podcenjevati ostrenja slike Radeon . Čeprav so njihove izvedbe različne, nas zanima, da so njihove naloge podobne.

V primeru, da bi se spraševali, je glavna podoba članka primerjava slik Halo 2 proti Halo 2 Remastered. Vizualno izboljšanje ni posledica nobenega od obeh programskih programov, ampak se nam zdi nekoliko povezano, saj obe tehnologiji obnavljata in izboljšujeta okvir.

Kazalo vsebine

Tehnologije spreminjanja velikosti in retuširanja slike: RIS proti DLSS

Začnimo z določitvijo, kje so meje tega, o čemer govorimo, kajne? V primerjavi RIS proti DLSS je treba upoštevati veliko stvari, najbolj pa nas zanima namen obeh programov.

Jasno nam je, da tako Radeon Image Sharpening Image kot tudi Deep Learning Super Sampling resda spreminjata in izboljšujeta slike. Vsaka pa ima drugačno izvedbo.

Obe tehnologiji "zmanjšujeta" velikost kadra, ki se bo upodabljal, in nato izboljšata kakovost slike, tako da ta sprememba ni opazna.

• Prvi korak zagotavlja, da lahko tako grafika kot procesor delujeta z veliko manj delovne obremenitve. Navsezadnje je upodabljanje slike pri 1080p veliko lažje delo kot upodabljanje pri 4 K. Drugi korak je algoritem, ki sliko 'regenerira' tako, da ni videti na primer 1080p, ampak na primer 4K. Oba algoritma z več ali manj uspeha opravljata to težko delo in si (ali ne) norčujeta oči.

Če je delo dobro opravljeno, ima uporabnik višjo fps v enaki meri z enako kakovostjo slike. V najslabšem primeru bomo videli napačne izračune, čudne artefakte in druge majhne hrošče.

A kot pravijo nekateri modreci, "hudič je v podrobnostih" . Tako kot krila netopirja in krila ptice sta tudi RIS proti DLSS tehnologiji, katerih naloge se večinoma zbližajo, katerih načini doseganja se razlikujejo. Zaradi tega bomo o vsaki izvedbi v nadaljevanju govorili posamično.

AMD-jeva rešitev: ostrenje slike Radeon

Tehnologija, ki jo AMD prinaša v igralne pogoje, je precej zanimiva. Izvaja se skupaj z odprtokodnim orodjem AMD Fidelity FX , kar pomeni, da bo vsaka video igra z nameščenim paketom uživala v AMD RIS .

Glavni del Radeonove ostrenja slike je algoritem prilagodljivega kontrasta. Ima čudno ime, vendar nam pove, da retušira in izboljšuje slike, ki so najbližje kameri, medtem ko ozadja težko retuširamo. Izboljšanje je opazno pri nekaterih teksturah, kakovost slike pa je odlična.

Vendar pa je to funkcionalnost mogoče kombinirati z ponovnim spreminjanjem črte, da povečamo moč naših komponent. V nekaterih naslovih, kot je Fornite, lahko zmanjšamo ločljivost, da se izvirno projecira.

V našem oknu (na primer 1920 × 1080) imamo lahko ločljivost v igri 100% (1920 × 1080) ali 50% (960 × 540) . Zmanjšanje slikovnih pik naredi delo veliko manj težko in lahko dobimo več fps, v zameno pa je slika ogrožena.

Zaradi tega lahko mešanje vizualnega retuširanja in pomanjšane slike občutno izboljša igralniško izkušnjo.

Omeniti je treba še to, da je ta tehnologija na voljo samo za grafiko Navi in Polaris , čeprav ne v vseh naslovih. Te funkcije lahko aktiviramo samo v video igrah s Fidelity FX in API-ji DirectX 9 (samo Navi), DirectX 12 ali Vulkan .

Ni najboljše, kar je, vendar je pomembno, da je usmerjen v prihodnost. Naslednji korak, ki ga želi narediti rdeča ekipa, je ponudba podpore za DirectX 11 .

Nvidijina rešitev : Globoko učenje super vzorčenja

Rešitev, ki jo je iznašla Nvidia, je nekoliko drugačna. Napovedan, preizkušen in objavljen je bil nekaj časa pred konkurenco, vendar zaradi tega ni več zastarel. Pravzaprav bi rekli, da je ravno nasprotno.

Deep Learning Super Sampling je tehnologija, ki uporablja nov sistem, ki uporablja jedra umetne inteligence iz grafike Nvidia RTX . Razlog je povsem jasen: DLSS uporablja algoritem, ki temelji na delu AI, ki se uči. Vendar pa ni povsem enak algoritem kot pri Radeon Image Sharpening .

V primeru DLSS je superračunalnik usposobljen za spreminjanje velikosti slik.

• Sprva vam je dano na tisoče sličic z in brez antializiranja in vas prosijo, da se naučite, kako najti razlike, nato pa vam je dodan nabor slik v srednji ali nizki ločljivosti, ki jih lahko spremenite v veliko ločljivost. Slike se primerjajo in če je rezultat podoben, se algoritem izboljša. Če pa ima resne napake, jo raziskovalci odpravijo in poskušajo stroj ustvariti nova pravila, da bo to bolje.

Ta postopek se ponavlja več tisoč ali milijonov krat v dneh ali mesecih za usposabljanje AI.

Poudarja, da čeprav RIS spreminja slike za izboljšanje slike in spreminja velikost slik v ozadju, je tu ravno obratno. Poleg tega uporaba Nevronskih mrež omogoča, da se ta proces nenehno razvija, zaradi česar DLSS deluje boljše in boljše.

Tu je videoposnetek, v katerem primerjajo klasični algoritem za obdelavo slik in algoritem za testiranje na osnovi AI :

Vendar ima slabost, da to tehnologijo imamo le v grafiki Nvidia RTX . Ker potrebuje RT jedra, nobena druga grafika ne more ponuditi te funkcije.

Poleg tega za uvedbo te programske opreme ne moremo preprosto uporabiti orodja, kot je konkurenca. V primeru DLSS ga mora vsaka študija izvajati "ročno" v svoji kodi in pri vsakem grafičnem motorju je več razlik. Zaradi tega DLSS ni tako enostavno izvajati.

RIS proti DLSS:

Zato je najbolj očiten zaključek, ki vam ga lahko ponudimo, da obe tehnologiji dosežeta podobne stvari, vendar njihove naloge niso tako podobne.

Slaba stran je, da sta dva omejena na svoje blagovne znamke, tako da ni videti, da bomo v bližnji prihodnosti videli kombinacijo obeh. Kljub temu, če uporabljate platformo, ki jo uporabljate, boste imeli dobro tehnologijo, na katero se lahko naslonite.

Danes se svet komponent vznemirja in to je dobro za uporabnike.

• Procesorji so doživeli velik zagon, ki je destabiliziral odličnega Intela . Po drugi strani pa gre AMD z varnim korakom na področju grafike. Tudi modra ekipa pripravlja svojo diskretno grafiko, tako da nihče ne ve, kaj se bo zgodilo.

Kdo ve, morda bomo v prihodnosti videli RIS vs. DLSS proti Intel Technology . Morda pa vidimo kombinacijo dveh ali treh tehnologij, ker konkurenca dobi še en odtenek.

Kakor koli že, tukaj smo vam pokazali večino razlik med tema dvema neverjetnima tehnologijama. Upamo, da ste to enostavno razumeli in da ste se naučili nekaj novega. Poleg tega vas spodbujamo, da berete in iščete informacije o teh temah, saj te nove tehnologije temeljijo na zelo zanimivih idejah.

In vi, ali menite, da se bo Intel uveljavil kot tretje tekmovanje v integrirani grafiki? Katera tehnologija je po vašem mnenju boljša med RIS in DLSS ? Delite svoje ideje v polju za komentar.

AMD RISNvidia DLSS IzvorNvidia DLSS Pogosta vprašanja