Ris vs dlss: коя технология за преоразмеряване на изображение е по-добра?

Днес ще говорим за сравнението между RIS и DLSS , две технологии, свързани съответно с образа на AMD и Nvidia . Вярно е, че тази секунда е получила повече внимание от голяма част от обществеността, но не трябва да подценяваме заточването на изображението в Radeon . Въпреки че реализациите им са различни, това, което ни интересува е, че задачите им са сходни.

В случай, че се чудите, основният образ на статията е сравнение на изображения на Halo 2 срещу Halo 2 Remastered. Визуалното подобрение не се дължи на нито един от двата софтуера, но изглежда донякъде свързано с нас, тъй като и двете технологии регенерират и подобряват кадрите.

Индекс на съдържанието

Технологии за мащабиране и ретуширане на изображения: RIS срещу DLSS

Нека започнем с това, че определим къде са границите на това, за което говорим, нали? В сравнението RIS срещу DLSS има много неща за разглеждане, но това, което ни интересува най-много, е целта на двете програми.

Ясното за нас е, че както Radeon Image Sharpening Image, така и Deep Learning Super Sampling са преоразмеряване и подобряване на изображението. Всеки от тях обаче има различно изпълнение.

И двете технологии „намаляват“ размера на кадъра, който ще бъде изобразен и след това подобряват качеството на изображението, така че тази промяна да не се забележи.

• Първата стъпка гарантира, че графиката и процесорът могат да работят с много по-малко натоварване. В крайна сметка, изобразяването на изображение при 1080p е много по - лека работа, отколкото изобразяването в 4K.Втората стъпка е алгоритъм, който "регенерира" изображението, така че да не изглежда като 1080p, а например 4K. С повече или по-малък успех и двата алгоритма вършат тази тежка работа и (или не) заблуждават очите ни.

Ако работата е свършена добре, потребителят се радва на по-висок кадър в кадър наравно с идентично качество на изображението. В най-лошия случай ще видим грешки, странни артефакти и други малки бъгове.

Но както казват някои мъдреци „дяволът е в детайлите“ . Точно като крилата на прилеп и крилата на птица, RIS срещу DLSS са технологии, чиито задачи се сближават най-вече, но чиито начини за постигането му се разминават. Поради тази причина ще говорим индивидуално за всяко изпълнение по-долу.

Решението на AMD : Заточване на изображението на Radeon

Технологията, която AMD внася в игралното поле е доста интересна. Той е реализиран заедно с инструмента с отворен код AMD Fidelity FX , което означава, че всяка видео игра с този инсталиран пакет ще се радва на AMD RIS .

Основният раздел на Radeon Image Sharpening е алгоритъмът за адаптивна контрастна настройка. Има странно име, но идва да ни каже, че ретушира ​​и подобрява изображенията, най-близки до камерата, като същевременно трудно ретушира ​​фоновете. Подобрението е забележимо при някои текстури и цялостното качество на изображението е отлично.

Тази функционалност обаче може да се комбинира с преоразмеряване, за да се увеличи максимално мощността на нашите компоненти. В някои заглавия като Fornite можем да намалим разделителната способност да се проектира първоначално.

В нашия прозорец (1920 × 1080 например) можем да имаме резолюция в играта от 100% (1920 × 1080) или 50% (960 × 540) . Намаляването на пикселите прави работата много по-нелека и че можем да получим повече fps, но в замяна изображението е компрометирано.

По тази причина смесването на секцията за визуално ретуширане и намаленото изображение може значително да подобри игралното изживяване.

Друг момент, който трябва да се отбележи, е, че тази технология е достъпна само за графики на Navi и Polaris , макар и не във всички заглавия. Ние можем да активираме тези функции само във видеоигри с Fidelity FX и APIs DirectX 9 (само за Navi), DirectX 12 или Vulkan .

Не е най-доброто, което има, но важното е, че е ориентирано за бъдещето. Следващата стъпка, която червеният екип иска да предприеме, е да предложи поддръжка за DirectX 11 .

Решението на Nvidia: Супер проби за задълбочено обучение

Решението, което предлага Nvidia, е малко по-различно. Той бе обявен, тестван и пуснат известно време преди конкуренцията му, но това не го прави по-актуален. Всъщност бихме казали, че е точно обратното.

Deep Learning Super Sampling е технология, която използва новата система, която използва ядра на изкуствения интелект от графиката на Nvidia RTX . Причината е съвсем ясна: DLSS използва алгоритъм, базиран на работата на AI, който се учи. Това обаче не е точно същия алгоритъм като този на Radeon Image Sharpening .

В случай на DLSS , суперкомпютър е обучен да преоразмерява изображенията.

• Отначало ви се дават хиляди кадри с и без антиализация и ви се иска да научите как да намерите разликите, след това ви се дава набор от изображения със средна или ниска разделителна способност, които да бъдат преоразмерени при висока разделителна способност. Изображенията се сравняват и ако резултатът е подобен, алгоритъмът се подобрява. Ако обаче има сериозни грешки, изследователите го коригират и се опитват да накарат машината да генерира нови правила, за да го направи по-добре.

Този процес се повтаря хиляди или милиони пъти през дни или месеци, за да се обучава ИИ.

Той подчертава, че докато RIS прави промени, за да подобри изображението и да пренасочва изображения на заден план, тук е точно обратното. В допълнение, използването на Невронни мрежи позволява този процес непрекъснато да се развива, правейки DLSS работата по-добра и по-добра.

Ето видео, в което те сравняват класически алгоритъм за обработка на изображения с алгоритъм за тестване, базиран на AI :

Той обаче има недостатъка, че тази технология имаме само в графиката на Nvidia RTX . Като се нуждаят от RT ядра, никоя друга графика не може да предложи тази функционалност.

Освен това, за да представим този софтуер, не можем просто да внедрим инструмент, както в конкуренцията. В случая на DLSS всяко проучване трябва да го внедри „ръчно“ в своя код и за всеки графичен двигател има няколко разлики. Поради тази причина DLSS не е толкова лесен за изпълнение.

RIS срещу DLSS:

Следователно, най-очевидният извод, който можем да ви предложим, е, че и двете технологии постигат подобни неща, но задачите им не са толкова сходни.

Недостатъкът е, че двете са ограничени до своите марки, така че не изглежда, че ще можем да видим комбинация от двете в близко бъдеще. Въпреки това, използвайте платформата, която използвате, ще имате добра технология, на която да се облегнете.

Днес светът на компонентите се разбърква и това е добре за потребителите.

• Процесорите преживяха страхотен старт, който дестабилизира големия Intel . От друга страна, AMD върви със сигурна стъпка в областта на графиката. Също така синият екип подготвя своята дискретна графика, така че никой не знае какво ще се случи.

Кой знае, може би в бъдеще можем да видим RIS срещу DLSS срещу Intel Technology . Или може би можем да видим комбинация от двете или три технологии, защото конкуренцията придобива друг нюанс.

Както и да е, тук ви показахме по-голямата част от разликите между тези две невероятни технологии. Надяваме се, че сте го разбрали лесно и че сте научили нещо ново. Освен това ви насърчаваме да четете и да търсите информация по тези теми, тъй като тези нови технологии се основават на много интересни идеи.

А вие, мислите ли, че Intel ще се утвърди като трета конкуренция в интегрираната графика? Коя технология според вас е по-добра RIS срещу DLSS ? Споделете идеите си в полето за коментар.

AMD RISNvidia DLSS SourceNvidia DLSS FAQ