Ris vs dlss: ce tehnologie de redimensionare a imaginii este mai bună?

Astăzi vom vorbi despre comparația dintre RIS și DLSS , două tehnologii legate de imaginea AMD și, respectiv, Nvidia . Este adevărat că această secundă a primit mai multă atenție din partea unei mari părți a publicului, dar nu trebuie să subestimăm Radeon Image Sharpening . Deși implementările lor sunt diferite, ceea ce ne interesează este că sarcinile lor sunt similare.

În cazul în care v-ați întrebat, imaginea principală a articolului este o comparație a imaginilor cu Halo 2 vs Halo 2 Remastered. Îmbunătățirea vizuală nu se datorează niciunuia dintre cele două softuri, dar pare oarecum legată de noi, deoarece ambele tehnologii regenerează și îmbunătățesc cadrele.

Indice de conținut

Tehnologii de redimensionare și retușare a imaginilor: RIS și DLSS

Să începem prin a defini unde sunt limitele a ceea ce vorbim, nu? În comparația RIS și DLSS, există multe lucruri de luat în considerare, dar ceea ce ne interesează cel mai mult este scopul ambelor programe.

Ceea ce este clar pentru noi este că atât Radeon Image Sharpening, cât și Deep Learning Super Sampling sunt recalculare și îmbunătățirea imaginilor. Cu toate acestea, fiecare are o implementare diferită.

Ambele tehnologii „reduc” dimensiunea cadrului care trebuie redat și apoi îmbunătățesc calitatea imaginii, astfel încât această modificare să nu fie observată.

• Primul pas asigură că atât grafica cât și procesorul pot funcționa cu mult mai puțin volum de muncă. La urma urmei, redarea unei imagini la 1080p este o muncă mult mai ușoară decât redarea ei la 4K . Al doilea pas este un algoritm care „regenerează” imaginea astfel încât să nu arate 1080p, ci 4K, de exemplu. Cu mai mult sau mai puțin succes, ambii algoritmi fac această muncă grea și (sau nu) ne păcălesc ochii.

Dacă lucrarea este făcută bine, utilizatorul se bucură de fps mai mari la egalitate, cu o calitate identică a imaginii. În cel mai rău caz, vom vedea greșeli, artefacte ciudate și alte mici erori.

Dar cum spun unii înțelepți „diavolul este în detalii” . La fel ca aripile unei lilieci și aripile unei păsări, RIS vs DLSS sunt tehnologii ale căror sarcini converg în mare parte, dar ale căror modalități de realizare a acesteia se diverg. Din acest motiv, vom discuta individual despre fiecare implementare de mai jos.

Soluția AMD : Radeon Image Sharpening

Tehnologia pe care AMD o aduce pe terenul de joc este destul de interesantă. Este implementat alături de instrumentul open source AMD Fidelity FX , ceea ce înseamnă că orice joc video cu acest pachet instalat se va bucura de AMD RIS .

Secțiunea principală a Radeon Image Sharpening este algoritmul adaptiv de reglare a contrastului. Are un nume ciudat, dar vine să ne spună că retușează și îmbunătățește imaginile cele mai apropiate de cameră, în timp ce cu greu retușează fundalurile. Îmbunătățirea se observă în unele texturi, iar calitatea generală a imaginii este excelentă.

Cu toate acestea, această funcționalitate poate fi combinată cu redimensionarea pentru a maximiza puterea componentelor noastre. În unele titluri precum Fornite , putem reduce rezoluția la proiectul nativ.

În fereastra noastră (de exemplu, 1920 × 1080) , putem avea o rezoluție în joc de 100% (1920 × 1080) sau 50% (960 × 540) . Reducerea pixelilor face ca munca să fie mult mai puțin grea și că putem obține mai mulți fps, dar în schimb imaginea este compromisă.

Din acest motiv, amestecarea secțiunii de retușare vizuală împreună cu o imagine redusă poate îmbunătăți considerabil experiența de joc.

Un alt punct de remarcat este faptul că această tehnologie este disponibilă numai pentru graficele Navi și Polaris , deși nu în toate titlurile. Putem activa aceste funcții doar în jocuri video cu Fidelity FX și API-uri DirectX 9 (numai Navi), DirectX 12 sau Vulkan .

Nu este cel mai bun, dar important este că este orientat pentru viitor. Următorul pas pe care echipa roșie dorește să îl facă este să ofere sprijin pentru DirectX 11 .

Soluția Nvidia: Super Eșantionare Profundă

Soluția cu care a apărut Nvidia este oarecum diferită. Acesta a fost anunțat, testat și lansat cu ceva timp înainte de concurența sa, dar asta nu o face mai datată. De fapt, am spune că este invers.

Deep Learning Super Sampling este o tehnologie care utilizează noul sistem care folosește nuclee de Inteligență Artificială din graficele Nvidia RTX . Motivul este destul de clar: DLSS folosește un algoritm bazat pe activitatea unui AI care învață. Cu toate acestea, nu este exact același algoritm cu cel al Radeon Image Sharpening .

În cazul DLSS , un supercomputer este instruit pentru redimensionarea imaginilor.

• La început, vi se oferă mii de cadre cu și fără antializare și vi se cere să aflați cum să găsiți diferențele, apoi vi se oferă un set de imagini la rezoluție medie sau joasă pentru a fi redimensionate la rezoluție înaltă. Imaginile sunt comparate și dacă rezultatul este similar, algoritmul se îmbunătățește. Cu toate acestea, dacă are bug-uri grave, cercetătorii o corectează și încearcă să facă mașina să genereze noi reguli pentru a o face mai bine.

Acest proces se repetă de mii sau milioane de ori în zile sau luni pentru a instrui AI.

Subliniază faptul că, deși RIS aduce modificări pentru îmbunătățirea imaginii și redimensionează imaginile în fundal, aici este exact invers. În plus, utilizarea rețelelor neuronale permite ca acest proces să evolueze continuu, făcând DLSS să funcționeze din ce în ce mai bine.

Iată un videoclip în care compară un algoritm clasic de procesare a imaginii cu un algoritm de testare bazat pe AI :

Cu toate acestea, are dezavantajul că avem această tehnologie doar în graficele Nvidia RTX . Având nevoie de nucleele RT , nicio altă grafică nu poate oferi această funcționalitate.

În plus, pentru a introduce acest software, nu putem implementa pur și simplu un instrument, ca în competiție. În cazul DLSS, fiecare studiu trebuie să îl implementeze „manual” în codul lor și pentru fiecare motor grafic există mai multe diferențe. Din acest motiv, DLSS nu este atât de ușor de implementat.

RIS vs DLSS:

Prin urmare, cea mai evidentă concluzie pe care vă putem oferi este că ambele tehnologii realizează lucruri similare, dar sarcinile lor nu sunt atât de similare.

Dezavantajul este că cele două sunt limitate la mărcile lor, deci nu pare că vom putea vedea o combinație a ambelor în viitorul apropiat. În ciuda acestui fapt, utilizați platforma pe care o utilizați, veți avea o tehnologie bună pentru a vă baza.

Astăzi, lumea componentelor este agitată și acest lucru este bun pentru utilizatori.

• CPU au cunoscut o lansare grozavă, care a destabilizat marele Intel . Pe de altă parte, AMD merge cu un pas sigur în domeniul graficii. De asemenea, echipa albastră își pregătește grafica discretă, astfel încât nimeni nu știe ce se va întâmpla.

Cine știe, poate în viitor putem vedea RIS vs. DLSS vs. Intel Technology . Sau poate putem observa o combinație între cele două sau trei tehnologii, deoarece competiția ia o altă nuanță.

Fie că este posibil, aici v-am arătat majoritatea diferențelor dintre aceste două tehnologii incredibile. Sperăm că ai înțeles-o ușor și că ai învățat ceva nou. Mai mult, vă încurajăm să citiți și să căutați informații pe aceste teme, deoarece aceste noi tehnologii se bazează pe idei foarte interesante.

Și tu, credeți că Intel se va stabili ca a treia competiție în domeniul graficelor integrate? Ce tehnologie credeți că este mai bună RIS vs DLSS ? Partajează-ți ideile în caseta de comentarii.

Întrebări frecvente AMD RISNvidia DLSS SourceNvidia DLSS