Dlss что это такое
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?
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.
Знакомство с DLSS: как играть на максималках, не жертвуя качеством картинки
Тот случай, когда можно сэкономить и не выкручивать настройки на минимум.
На рынке дефицит мощных игровых видеокарт: дело и в популярности криптовалют, и в недостатке чипов. Как быть, если поиграть без лагов и с нормальной графикой все-таки хочется? Игровой ноутбук может стать хорошей идеей.
У NVIDIA есть решение: технология DLSS для видеокарт семейства GeForce RTX. С помощью нее можно играть на максимальных настройках даже на относительно слабом железе, не жертвуя при этом качеством картинки. Причем не только на десктопах, но и на ноутбуках.
Рассказываем, как устроена DLSS и каким образом она влияет на производительность (спойлер: хорошо).
Что такое DLSS?
Обычно DLSS описывают сложными фразами вроде «технология суперсэмплинга на базе нейронных сетей», но суть проста.
Проще говоря, нейросеть работает не только с последним кадром, но и использует предыдущие, заимствуя оттуда недостающие детали и добавляя их в новый кадр.
Важный момент
DLSS поддерживается не во всех играх. Реализация зависит от разработчика; сейчас DLSS есть как минимум в полусотне популярных проектов, полный список вы найдете здесь.
И что, это работает?
Еще как. С помощью DLSS можно очень сильно повысить частоту кадров: прирост составляет до трех раз в режиме «Производительность». «Сэкономленную» производительность можно пустить на увеличение настроек — или просто наслаждаться высокой частотой кадров.
Разработчики предусмотрели для DLSS несколько уровней настроек. Например, если хочется повысить частоту кадров, одновременно получив самую качественную картинку, имеет смысл выбрать настройку Quality.
Как насчет производительности?
Если запустить популярный мультиплеерный шутер Call of Duty Warzone на GeForce RTX 3060 с DLSS в режиме Quality, можно получить прирост производительности примерно на 30%: частота кадров поднимется выше 100 fps.
Если хочется повысить частоту кадров еще сильнее, то можно переключиться на режим Performance. В ролевом экшене Outriders, запущенном на GeForce RTX 3060, этот режим увеличивает частоту кадров почти вдвое, с 31 до 53 fps.
Есть еще один приятный момент
Владельцам ноутбуков DLSS дает еще несколько преимуществ. Во-первых, включив DLSS и ограничив максимальную частоту кадров, можно снизить нагрузку на систему — а значит, продлить время автономной работы.
Во-вторых, больше не нужно снижать разрешение игры ниже разрешения экрана ноутбука ради получения приличной частоты кадров.
Другими словами, с включенной технологией DLSS видеокарта GeForce RTX 3060 показывает частоту кадров, близкую к более дорогой GeForce RTX 3070. А GeForce RTX 3060 Ti начинает обгонять GeForce RTX 3080.
Как дела с качеством графики?
Иногда качество картинки с DLSS может быть даже выше, чем без нее. Как правило, такой эффект наблюдается в сравнении со сглаживанием TAA: там, где оно «съедает» мелкие детали картинки, у DLSS все в порядке.
Хороший пример можно увидеть в Cyberpunk 2077. Слева — скриншот с отключенной технологией DLSS и сглаживанием TAA, справа — с DLSS.
Сравнение показывает два важных момента. Во-первых, в заборе на заднем плане больше нет дыр: DLSS справилась там, где спасовало сглаживание TAA. Во-вторых, складывается впечатление, что кусты стали детальнее.
На самом деле не стали: просто TAA «съедает» фрагменты не только отдаленных, но и просто мелких объектов, в чем можно убедиться, увеличив разрешение еще выше (тогда кусты станут нормальными и с ТАА). У DLSS такой проблемы нет и кусты — а также другая растительность — выглядят нормально.
Можно сделать картинку еще лучше
Совет актуален для игр, где после включения DLSS картинка кажется немного размытой. Этот эффект появляется, когда разработчики забывают повышать резкость картинки при активации DLSS, но ее можно приподнять и вручную.
Для этого понадобится GeForce Experience, собственное приложение NVIDIA. Открыв оверлей с помощью комбинации Alt-F3, вы сможете выставить адаптивную резкость вручную; обычно хватает значения 30-40.
Сравнить качество графики с TAA или с DLSS при увеличенной резкости можно здесь.
Теперь отправимся в Найт-Сити. Хотя это город из стекла и металла, растения с мелкими деталями встречаются и здесь. Сглаживание TAA (слева) снова превращает деревья в сплошную зеленую массу, а DLSS (справа) позволяет рассмотреть детали.
В динамике разница между DLSS и сглаживанием TAA заметна еще лучше. Дело в том, что с TAA у некоторых небольших или отдаленных объектов может появляться эффект субпиксельного мерцания — это происходит, когда детали слишком мелкие.
Как и в случае с забором, DLSS позволяет избежать этого эффекта. Благодаря переиспользованию данных из предыдущих кадров и обучению на рендерах в высоком разрешении нейросеть может адекватно работать с мелкими деталями.
Звучит неплохо. Где все это можно увидеть?
Поддержка технологии DLSS есть во всех видеокартах GeForce RTX: подойдет и 2000, и 3000 серия. Чем младше модель, тем полезнее пользоваться DLSS.
С этой технологией владельцы GeForce RTX 3060 или GeForce RTX 3050 Ti, которая пока есть только на ноутбуках, могут рассчитывать на более высокую частоту кадров. Она может быть примерно такой же, как на более дорогих моделях с отключенной технологией DLSS.
Вот несколько ноутбуков с видеокартами серии GeForce RTX 3000, поддерживающими технологию DLSS:
Бесплатные ФПС: как ИИ помогает сделать игровую графику лучше
В последние годы искусственный интеллект приобретает все большую популярность. Стоит только попросить, и Siri сообщит вам результат футбольного матча, который вы пропустили вчера вечером. Рекомендации в Spotify подскажут, чем пополнить музыкальную библиотеку, а Amazon попытается предсказать, какой продукт вы купите в следующий раз, когда этого еще не знаете даже вы.
Не обошел стороной он и игровую индустрию. Пока в геймерской среде сравнивают графику вышедшей на ПК Death Stranding с технологией DLSS и без нее, на днях стало известно, что в процессорах NVIDIA Ampere будет задействована уже DLSS 3.0. При этом она будет работать с любой игрой с TAA (Temporal Anti-Aliasing) и драйвером Game Ready. Это означает, что разработчикам понадобится подстроить технологию к своим играм — впрочем, этот процесс будет проходить куда легче, чем сейчас.
В этой статье мы рассмотрим, как NVIDIA использует машинное обучение для улучшения нашего игрового опыта.
Что такое DLSS?
Качество графики в современных играх только возрастает, а вместе с ним растет вычислительная сложность производимых операций. Этому мы обязаны трассировке лучей, имитирующей настоящее освещение в реальном времени, тем самым оставляя предварительно запеченные отражения пережитком прошлого. Вычислительная сложность рейтрейсинга связана с тем, что разрешение современных игр превышает старые добрые 1080p. Отсюда необходимость ускорения расчетов во время рендеринга.
Deep Learning Super Sampling (DLSS) — технология NVIDIA, использующая глубокое машинное обучение для повышения частоты кадров в играх, требующих сложных графических вычислений. С DLSS геймеры могут использовать более высокие настройки и разрешение, не беспокоясь при этом за стабильность fps.
В частности, DLSS выполняет задачу суперразрешения. С его помощью изображение с разрешением, скажем, 1080p может быть увеличено до 4K с минимальными потерями в качестве. Это избавляет от необходимости воспроизводить игру в 4K (и тем самым, вероятно, расплавить ваш ПК). Разрешение по-прежнему будет 1080p, что позволяет сохранить более высокую частоту кадров, однако благодаря масштабированию при помощи DLSS разницы с 4K вы практически не заметите.
Архитектура DLSS 2.0
По сути, DLSS — это нейронная сеть, обученная на суперкомпьютерах NVIDIA. Выход этой нейросети сравнивается с эталонным изображением с разрешением 16K, а ошибка между ними возвращается сети по петле обратной связи. Чтобы не возникло проблем со скоростью, DLSS использует тензорные ядра, являющиеся основой процессоров RTX 2000 (и в будущем RTX 3000). Это позволяет значительно ускорить тензорные операции и повысить эффективность обучения ИИ и задач, связанных с высокопроизводительными вычислениями.
Эволюция DLSS: от 1.0 к 2.0
DLSS 1.0 обучался для каждой игры отдельно, а оттого учился чрезвычайно долго. Еще он не поддерживал 4-х кратный апсэмплинг (upsampling), например, из 1080p до 4K, и имел ряд других недостатков в качестве изображения, которые не стоили улучшения частоты кадров.
DLSS 2.0 — более общий алгоритм, лишенный ограничений на обучение и апсэмплинг, а также имеющий меньшую задержку вывода за счет использования тензорных ядер: она составляет порядка 1,5 мс при 4K на RTX 2080ti — и в некоторых случаях обеспечивает результат даже лучше, чем исходное изображение.
Изображения с DLSS имеют конечное разрешение 1080p
В DLSS 1.0 максимально можно увеличить разрешение 720p до 1080p, тогда как DLSS 2.0 может масштабировать до 1080p даже разрешение 540p. Как видно на примере, изображение при 540p выглядит совсем размытым. При этом результат с DLSS 2.0 оказался лучше, чем с DLSS 1.0, и даже немного лучше исходной картинки. То есть, DLSS 2.0 справляется с заполнением пикселей эффективнее, чем DLSS 1.0, даже несмотря на то, что последнему нужно перемасштабировать не такую большую разницу в разрешении.
Умение DLSS 2.0 масштабировать изображение с разрешением 540p в сочетании с малой задержкой, обусловенной самим методом, дает существенное увеличение производительности по сравнению с предшественником.
Время рендеринга с DLSS 2.0 и без него (в мс)
Подробнее о принципе работы DLSS
При рендеринге геометрии сцены в играх (например, в треугольнике) количество используемых пикселей (или sampling rate — субпиксельная маска) определяет, как будет выглядеть изображение.
При использовании сетки сэмплирования 4×4 для рендеринга треугольника мы видим, что результат оставляет желать лучшего.
С увеличением сетки сэмплирования в 4 раза — до 8×8 — изображение оказывается больше похожим на предполагаемый треугольник. В этом и заключается суть DLSS: преобразовать изображение с низким разрешением в более высокое.
Суть DLSS
В результате при той же стоимости рендеринга, что и у низкокачественного изображения, вы получите изображение с более высоким разрешением.
Цель DLSS
Это фактически решает уже не новую проблему супер-разрешения.
Давайте кратко рассмотрим, как развивались методы повышения разрешения с помощью ИИ.
Single Image Super-Resolution
Эта техника позволяет получать изображения с высоким разрешением из более низкого при помощи методов интерполяции, таких как билинейный, бикубический и фильтр Ланцоша. Можно реализовать ее и с помощью глубоких нейронных сетей, но тогда возникает проблема искажения новых пикселей, полученных на основе данных обучения. Это приводит к тому, что изображение будет казаться правдоподобным, но не слишком похожим на исходное. Метод выдает чрезмерно гладкую, не детализированную картинку и нестабилен во времени, что приводит к несогласованности и мерцанию кадров.
Single Image Super-Resolution
Давайте сравним несколько результатов таких техник супер-разрешения на основе одного изображения с тем, что предлагает DLSS 2.0.
Целевое разрешение — 1080p
Очевидно, что результат DLSS 2.0 лучше, чем метод бикубической интерполяции и ESRGAN — архитектуры нейронной сети, использующей метод генеративно-состязательной сети для достижения супер-разрешения. В результате папоротники в случае DLSS 2.0 выглядят даже более детальными, чем на оригинальном изображении.
Multi-frame Super-Resolution
Этот метод использует несколько изображений с низким разрешением для получения изображения с высоким. Он помогает восстановить детали лучше, чем предыдущий подход. В основном он разрабатывался для видео- и серийной фотосъемки, а потому не задействует специфическую для рендеринга информацию. Одним из примеров его использования можно назвать выравнивание кадров при помощи оптического потока вместо геометрических векторов движения. В данном случае вычисления оказываются дешевле, а результаты точнее. Этот подход видится более многообещающим, чем предыдущий, и подводит нас к следующей технике.
Spatial-Temporal Super Sampling
Этот метод использует несколько кадров для супер-сэмплинга изображений.
У нас есть текущий кадр. Предположим, что предыдущий выглядит на него похожим. Используя более низкий sampling rate, мы можем увеличить общее число отсчетов, необходимое для реконструкции изображения.
Гистограмма метода Spatial-Temporal Super Sampling
Проблема в том, что в играх все постоянно находится в движении. Поэтому для исправления истории кадров данный метод суперсэмплинга вынужден производить эвристический поиск, например, по принципу Neighbour Clamping. Эти эвристики вносят свой вклад в размытость, временную нестабильность, муар, лаги и ghosting.
Нежелательные эффекты от Neighbour Clamping
Временное мерцание и муар на изображениях с Neighbour Clamping
DLSS 2.0: Deep Learning-based multi-frame reconstruction
Нейронная сеть DLSS учится на десятках тысяч обучающих изображений, предназначенных для выполнения реконструкции лучшей, чем могут предложить эвристики, тем самым устраняя эффекты от них. Это приводит к гораздо более качественному результату с использованием данных нескольких кадров.
Реализуя DLSS в движке, в первую очередь необходимо провести рендеринг сцены в низком разрешении: всей ее геометрии, динамического освещения, эффектов в экранном пространстве и трассировки лучей. После этого можно применить DLSS на этапе, когда обычно происходит анти-алиасинг — ведь технология выполняет ровно ту же функцию, только еще с супер-сэмплингом. Затем происходит постобработка изображения, включающая размытие в движении, блум, хроматическую абберацию, тональную компрессию и другие эффекты.
DLSS — не просто алгоритм обработки изображения. Обычно он работает в совокупности с рендерингом, поэтому и его процесс тоже необходимо пересмотреть. Впрочем, в случае DLSS 2.0 эти изменения не так сложно реализовать, как случалось до этого.
Тесты производительности
Последний тайтл Remedy Control поддерживает как трассировку лучей, так и и DLSS. Как видно на графике выше, RTX 2060 получил прирост производительности с 8 кадров в секунду до примерно 36,8 кадров в секунду за счет DLSS, что значительно повысило играбельность проекта. Этот результат оказался даже лучше, чем в случае с RTX 2080ti без DLSS, что еще раз доказывает, насколько эффективна эта технология.
Digital Foundry сравнил качество изображения с использованием DLSS 1.9 и 2.0 в этом видео.
Слева — Control с DLSS 1.9, справа — с DLSS 2.0. Изображения получены на RTX 2060 с разрешением 1080p и затем отмасштабированы до 4K
На сравнении выше мы видим, как DLSS 2.0 отрисовывает пряди волос, искаженные в случае DLSS 1.9.