Երբ արբանյակային նկարներում գտնվող ամերիկացի գրոհում է, հատուկ գործակալներն ավելացրել են մեքենայի քանակը ամբողջությամբ ընթերցված պետությանը, մենք ծիծաղեցինք: Շեֆը կանգնած է համակարգչի վերեւում, դարձնում է այն մասշտաբով, այնուհետեւ «բարելավում» նկարը: Նման չափով այդ տեղեկատվությունը հայտնվում է մոնիտորի վրա, որը իրականում չի կարող պարունակվել պատկերով: Լուսանկարչության վերամշակման մեջ քիչ թե շատ ապամոնտաժված մարդկանց համար դա ֆանտաստիկ էր թվում: Այո, եւ այսօր, սկզբունքորեն, այն շարունակում է մնալ ֆանտաստիկ: Բայց NVIDIA DLSS տեխնոլոգիան այս ֆանտիկան մի փոքր ավելի մոտեցնում է իրականությանը:
Երբ NVIDIA- ն ներկայացրեց միկրոխտիտեկտուրայի միկրոավտեգործական քարտերի նոր սերունդ, խաղացողների հիմնական ուշադրությունը կենտրոնացած էր Ry Trace- ի վրա. կորիզ:
Բայց նաեւ «Truringami» - ում կային նաեւ լարիչներ միջուկներ: Նրանք, օգտագործելով նյարդային ցանցի խորը ուսուցման արդյունքները, բարելավեցին հարթեցումը, ավելացրեց խաղի ստեղծած պատկերի կատարումը եւ լուծումը: Տեխնոլոգիան ստացավ DLSS անուն - Deep Bying Super նմուշ:
Իրականում դա խաղերում հարթեցման տեխնոլոգիայի առաջատար տեսակներից մեկն է: Համակարգչային խաղացողները նրանց ծանոթ են խորհրդավոր TAA, FXAA, MSAA, 8x, 4x եւ այլն: Այս խորհրդավոր կրճատումների միջոցով, հարթեցման տարբեր տատանումները սուտ են: Այն բաղկացած է պիքսելներից, շրջանակի բոլոր տողերը բաղկացած են այս պիքսելներից, բայց անկյունագծային գիծ գծելու հրապարակների օգնությամբ հեշտ չէ: Եվ երբ էկրանին պոլիգոնների սահմաններում նման տողերն ու տիկնայք շատ են, նկարը սկսում է հարստանալ աչքերով:
Հարթեցնող տեխնոլոգիաների բոլոր բազմազանությունը զբաղվում է այս տիկնայք հեռացնելով `մաքսային համակարգչի հնարավորությունները եւ ուժը չափելու համար: Նրանք փոխում են պիքսելների գույնը սահմանների վրա եւ անցումային անցումներն ավելի հարթ են դարձնում: Տարբեր եղանակներ, տարբեր եղանակներով, երկաթի բեռնում եւ մի փոքր այլ վերջնական արդյունք ցույց տալով `նկարների քանդակների համար: Բայց մենք պատմություն չունենք այս բոլոր բազմազանության մասին, որում կարող եք հեշտությամբ խցանվել ներքեւ, բայց մի նորեկի մասին, ով որոշեց խաղը վերածել գլխի ոտքից:
Magic գործողության մեջ
DLSS տեխնոլոգիայի առաջին կրկնությունը երկիմաստ էր եւ հիմնականում սահմանափակ: Նա պահանջում էր կատարելագործել արհեստական ինտելեկտը յուրաքանչյուր նոր խաղի ներքո, մշակողների աջակցությունը `վիդեո քարտի հատուկ վարորդների կանոնավոր ավարտելով եւ ազատելով` խաղի թողարկմամբ: Օրինակ, 2019-ի տարվա խաղի վերահսկման ընթացքում բնօրինակ տեխնոլոգիան բարձրացրեց շրջանակի փոփոխության հաճախականությունը մինչեւ 70%: Շատ տեսարաններում պատկերի որակը գերազանց էր, բայց շարժվող հարմարությունները բերեցին շատ խնդիրներ: Օրինակ, բնօրինակ DLSS- ը հեշտ չէր հաղթահարել տուրբինային շեղբերները, որոնք պտտվում էին խաղի տեսարաններից մեկում: Շրջանակում կան նաեւ փոքր մանրամասների սահմանների հետ կապված խնդիրներ:
2020-ի գարնանը NVIDIA- ն հրապարակեց DLSS 2.0 տարբերակը, եւ վերահսկողությունը կրկին ցույց տվեց նրանց առաջընթացը ցուցաբերելու համար: Այնտեղ արդեն դրված էր շեղբերների հետ, ամեն ինչ կարգին էր, եւ փոքր առարկաներն ավելի պարզ դարձան, սահմանները ավելի կտրուկ դարձան եւ բարձրացրեցին խաղի ընդհանուր կատարումը:
Արհեստական հետախուզության մոդելը վերամշակվեց, որը դարձավ երկու անգամ ավելի արագ, քան բնօրինակ տարբերակը: Այն ավելի արդյունավետ օգտագործում է Tensor Kernels- ը, վերացնում է օժանդակ վիդեո քարտերի քանակի, որակի եւ թույլտվությունների սահմանը:
Բնօրինակ տեխնոլոգիան ստանձնում էր յուրաքանչյուր նոր խաղի ներքո նյարդային ցանցի վերապատրաստումը: DLSS 2.0-ը դարձել է ավելի բազմակողմանի, ավելի հեշտ է եղել իրականացնել խաղերի մեջ:
Ինչպես է աշխատում այս կախարդականը: NVIDIA- ն ունի հատուկ շրջանակ, որը սովորեցնում է խորը նյարդային ցանց: Դասընթացն այն է, որ նյարդային ցանցերը տասնյակ հազարավոր տեղեկանք պատկերներ են կերակրում բարձր լուծման մեջ: Իսկապես բարձր - 16k: Այս պատկերները ստեղծվում են հզոր գերհամակարգչի կողմից `շրջանակների ցածր հաճախականության շրջանակի անցանց ռեժիմում: Այս ցրման շնորհիվ NeURELLET- ը հետագայում հիմնված է աղբյուրի պատկերի վրա ցածր որակի վրա, որն ունակ է ստեղծել արդեն օգտագործողի սարքի վրա բարձր բանաձեւի շրջանակ: Դրանով այն ապավինում է մարզման ընթացքում ձեռք բերված գիտելիքներին:
Երբ նյարդային ցանցը ինքնին շրջանակներ է ստեղծում ցածր լուծման նմուշներից, դրանք համեմատվում են 16K բանաձեւի ստանդարտների հետ եւ բոլոր տարբերությունների եւ կոշիկների մասին հաղորդվում է նյարդային ցանցի մասին: Յուրաքանչյուր ցիկլով հաշտեցումը կարգաբերվում է եւ բարելավում է իր արդյունքները: Վարորդների տեսքով եզրափակիչը հասնում է սովորական վիդեո քարտերին, եւ մոգությունը սկսում է առաջանալ խաղերում:
DLSS 2.0 նյարդային ցանցի ճիշտ շահագործման համար այն ներդրման կարիք ունի: Նրանց խաղային շարժիչը ապահովում է: Տվյալների առաջին մասը ցածր լուծման պատկեր է, առանց հարթելու: Երկրորդ - այս պատկերների շարժման վեկտորներ: Վեկտորները տեղեկատվություն են այն մասին, թե այս շրջանակում ինչ ուղղության առարկաներ են շարժվում այս շրջանակում: Ըստ էության, սա ֆիքսելների շարժումների այսպիսի քարտեզն ըստ շրջանակի:
Neuraleta- ն ստեղծում է մի շրջանակ բարձր լուծման մեջ եւ, իմանալով իր փոփոխության վեկտորները, այս հիմքի վրա մեծացնում է հաջորդ շրջանակի թույլտվությունը: Բառացիորեն Pixelly- ը որոշում է, թե ինչպես ավելացնել բանաձեւը հաջորդ շրջանակում:
Իրականացման կանխավճարներ
Առաջին կրկնության դեպքում DLSS խաղի մշակողները պետք է աշխատեին սերտ համագործակցության մեջ, նվիդիայի հետ `իրենց խաղին աջակցություն ավելացնելու համար: Լիցքաթափման շարժիչը խաղից շատ պատկերներ էր պահանջում: DLSS- ի երկրորդ տարբերակը դարձել է ավելի մատչելի, այն սովորում է ընդհանուր պատկերների վրա, նրան անհրաժեշտ չէ որոշակի խաղից ներածական տվյալներ:
Դրա շնորհիվ աջակցվող խաղերի ցանկը ընդլայնվել է երեք տասնյակի, իսկ բնօրինակ DLSS- ը տասից պակաս ուներ:
Այս տարվա սկզբին NVIDIA- ն թողարկել է plugin, DLSS- ը խաղի իրականացման մեջ իրականացնելու համար անիրական շուկայում - վճարովի եւ անվճար լողալու խանութ խաղ մշակողների համար: Բայց շատ մշակողներ չեն շտապում իրենց խաղերի իր լրացումով: Դա հիմնականում պայմանավորված է խաղացողների 4K մոնիտորների տարածվածության պատճառով: Դեռեւս առավել տպավորիչ DLSS 2.0-ը նայում է 4K բանաձեւի: Այնտեղ տեխնոլոգիան թույլ է տալիս հասնել արտադրողականության զգալի աճի, թույլ է տալիս RTX- ի 2000-րդ սերիայի RTX վիդեո քարտերը եւ նախնական մակարդակը `4k- ի սննդային լուծման համեմատությամբ կայուն եւ խաղային շրջանակ:
Բայց փաստն այն է, որ գալիքների մեծ մասը դեռ խաղում է 1080 պիքսել լուծելու հարցում. Գոլորշիում նման օգտվողների ավելի քան 67% -ը կա: Երկրորդ բանաձեւը նոութբուք է `1366 × 768 պիքսել` օգտագործողների 8% -ը: Երրորդ տեղում `փոքր հատվածով, սովորական էկրաններ, 2560 × 1440 պիքսել լուծույթով: 4k մոնիտորները դեռ մնում են շատ էնտուզիաստներ. Գոլորշու օգտագործողների 2% -ից մի փոքր ավելին:
Մրցակիցը դրամից:
DLSS - NVIDIA գույքային տեխնոլոգիա: Այն աշխատում է միայն RTX շարքի վիդեո քարտերի վրա, որոնք ունեն լարված միջուկներ: Դրանք հաշվարկվում են արհեստական հետախուզական ալգորիթմների հետ կապված: NVIDIA Main Rive - ՀՀ դրամը աշխատում է DLSS- ի իր այլընտրանքի վրա, որը կոչվում է FidelityFX գերծանրքաշային բանաձեւ: Բայց մինչ այժմ այս զարգացման վերաբերյալ գործնականում հատուկ տեղեկատվություն չկա:
Հայտնի է միայն, որ «կարմիր» -ը կարեւոր առավելություն կունենա: Դրամը խոստացավ կատարել բաց եւ խաչաձեւ պլատֆորմի տեխնոլոգիա: Սա նշանակում է, որ տեխնոլոգիան կարող է գալ նոր սերնդի վահանակ, որն օգտագործում է RDNA 2 գրաֆիկական ճարտարապետությունը դրամից:
Վերջերս դրամը կազմակերպեց «Նոր RADEON RX 6700 x8» վիդեո քարտի շնորհանդեսը: Շատերն հույս ունեին, որ այս միջոցառման ընթացքում կպատմվի FidelityFX գերծանրքաշային լուծման մասին: Հանգստավայրերում ներկայացումները բացատրեցին, որ դրամը չի շտապում մեկ լավագույն քարտի համար տեխնոլոգիայի ազատ արձակման հետ, եւ փոխարենը ցանկանում է, որ այն լինի խաչաձեւ պլատֆորմի յուրաքանչյուր իմաստով:
ՀՀ դրամի տեխնոլոգիան պետք է ինչ-որ տեղ նման լինի DLSS- ի: Եվ քանի որ նյարդային ցանցի հարթեցման հնարավոր ներկայությունը Conticle PS5 եւ Xbox շարքը մեծ հետաքրքրություն է առաջացնում, քանի որ բոլոր խաղերից հեռու նրանք կարող են ցույց տալ 60 շրջանակ 4K բանաձեւում:
Բայց այս բոլոր փաստարկները մնում են միայն շահարկումներ: Թերեւս, մինչեւ այս տարվա վերջ, դրամը դեռ ավելին կպատմի դրա զարգացման մասին: Միեւնույն ժամանակ, շարունակեք ապահովել, որ խաղը կկարողանա իրականացնել DLSS իրենց արտադրանքներում:
Մեր ալիքը Telegram- ում: Միացիր հիմա!
Կա ինչ-որ բան պատմելու: Գրեք մեր Telegram-Bot- ին: Դա անանուն եւ արագ է
Արգելվում է արտատպել տեքստը եւ լուսանկարները, առանց խմբագիրների լուծման: [email protected].