NVIDIA ໂອ້ອວດວິທີການ DLSS ໃໝ່ ໃນການຄວບຄຸມແລະຄວາມສົດໃສດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ

NVIDIA DLSS, ເທັກໂນໂລຢີການຕ້ານການນາມແຝງເຕັມຈໍທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໂດຍໃຊ້ແກນ tensor ຂອງບັດກາຟິກ GeForce RTX, ໄດ້ປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນໄລຍະເວລາ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ເມື່ອໃຊ້ DLSS, ມັກຈະມີການມົວຂອງຮູບພາບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຮູບເງົາການປະຕິບັດ sci-fi ໃຫມ່ ການຄວບຄຸມຈາກ Remedy Entertainment, ແນ່ນອນວ່າທ່ານສາມາດເບິ່ງການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ DLSS ຈົນເຖິງປະຈຸບັນ. ບໍ່ດົນມານີ້ NVIDIA ບອກໃນລາຍລະອຽດວິທີການ DLSS algorithm ສໍາລັບການຄວບຄຸມໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນ.

ໃນລະຫວ່າງການສຶກສາ, ບໍລິສັດໄດ້ຄົ້ນພົບວ່າສິ່ງປະດິດຊົ່ວຄາວບາງຢ່າງ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຈັດປະເພດເປັນຄວາມຜິດພາດໃນເມື່ອກ່ອນ, ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບເພື່ອເພີ່ມລາຍລະອຽດຂອງຮູບພາບ. ໂດຍໄດ້ຄິດອອກນີ້, NVIDIA ເລີ່ມເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຮູບແບບການຄົ້ນຄວ້າ AI ໃຫມ່ທີ່ໃຊ້ສິ່ງປະດິດດັ່ງກ່າວເພື່ອສ້າງລາຍລະອຽດທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນຮູບສຸດທ້າຍ. ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງຮູບແບບໃຫມ່, ເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະບັນລຸຜົນສໍາເລັດອັນໃຫຍ່ຫຼວງແລະຜະລິດຄຸນນະພາບຮູບພາບສູງຫຼາຍ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ທີມງານຕ້ອງໄດ້ເຮັດວຽກຫນັກເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບກ່ອນທີ່ຈະເພີ່ມມັນເຂົ້າໄປໃນເກມ. ຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນຮູບພາບສຸດທ້າຍເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະບັນລຸອັດຕາເຟຣມເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 75% ໃນໂຫມດຫນັກ.

ໂດຍທົ່ວໄປ, DLSS ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫຼັກການຕໍ່ໄປນີ້: ເກມໄດ້ຖືກສະແດງຢູ່ໃນຄວາມລະອຽດຫຼາຍ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບຄູ່ດັ່ງກ່າວ, ເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມເພື່ອຫັນປ່ຽນຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດຕ່ໍາໄປສູ່ຮູບພາບທີ່ສູງກວ່າ. ສໍາລັບແຕ່ລະເກມແລະສໍາລັບແຕ່ລະການແກ້ໄຂ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານເອງເປັນເວລາດົນນານ, ດັ່ງນັ້ນໂດຍປົກກະຕິ DLSS ແມ່ນມີຢູ່ໃນໂຫມດທີ່ຍາກທີ່ສຸດ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນຜົນກະທົບ ray tracing), ສະຫນອງການປະຕິບັດທີ່ຍອມຮັບໃນພວກມັນ.

NVIDIA ສັງເກດເຫັນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າ DLSS ຮຸ່ນໃຫມ່ແລະການປັບປຸງຍັງປ່ອຍໃຫ້ມີບ່ອນຫວ່າງສໍາລັບການປັບປຸງແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອໃຊ້ DLSS ຢູ່ທີ່ 720p ໃນການຄວບຄຸມ, ແປວໄຟເບິ່ງຄືວ່າຮ້າຍແຮງກວ່າທີ່ 1080p. ສິ່ງປະດິດທີ່ຄ້າຍຄືກັນໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນໃນບາງປະເພດຂອງການເຄື່ອນໄຫວໃນກອບ.

ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານຈະສືບຕໍ່ປັບປຸງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ແລະພວກເຂົາຍັງໄດ້ສະແດງຮຸ່ນຕົ້ນໆຂອງແບບຈໍາລອງ DLSS ຕໍ່ໄປຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງຂອງ scene ໄຟປ່າໃນ Unreal Engine 4. ຮູບແບບໃຫມ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຟື້ນຟູລາຍລະອຽດນ້ອຍໆເຊັ່ນ: embers ແລະ sparks, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຍັງຕ້ອງການການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນແງ່ຂອງການສະແດງກອບ. ຄວາມໄວ. ເມື່ອວຽກງານນີ້ສໍາເລັດ, ເຈົ້າຂອງບັດວີດີໂອໂດຍອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Turing ຈະໄດ້ຮັບໄດເວີໃຫມ່ທີ່ມີໂຫມດ DLSS ທີ່ດີກວ່າແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: 3dnews.ru