NVIDIA verbessert weiterhin Gaming-Grafiken mit DLSS 2.3 und höher

Nvidia hat es mehrfach gezeigt: in ihm steckt eine kontinuierliche Arbeit, die angestrebt wird Verbesserung der Qualität von Videospielgrafiken für PC. Gamer rüsten ihre Hardware regelmäßig auf, um mit höheren Auflösungen, maximalen Spieleinstellungen und der höchstmöglichen grafischen Wiedergabetreue zu spielen. Darüber hinaus stehen viele der Hardware-Updates kurz vor dem Start der am meisten erwarteten Spiele.

Insbesondere NVIDIA hat in letzter Zeit Druck gemacht DLSS, eine Technik, die das Verständnis der Leistung eines Videospiels verändert. Durch natives Rendern von Bildern mit einer niedrigeren Auflösung und anschließendem Downgrade auf a KI-gestützte Skalierung und basierend auf Tensorkern von Grafikkarten mit RTX-Architektur, DLSS erhöht die Leistung erheblich, fast ohne qualitative Verschlechterung im Vergleich zu herkömmlichen Space-Scalern.

NVIDIA macht den Unterschied zwischen DLSS und traditionellen Upscalern, unter denen es AMD FSR (hier unser Vergleich zwischen beiden Techniken), bilineare, bikubische und Lanczos-Filter und seine eigene Bildskalierung einfügt, eine Technik, die in der Nachbearbeitung arbeitet, wie wir sehen werden. besser später

DLSS erledigt seine Arbeit mit künstlicher Intelligenz, interpretiert die Bewegungsvektoren der Polygone, aus denen die Bilder bestehen, und analysiert das Verhalten vorheriger Frames, während herkömmliche Scaler nur das aktuelle Frame und einen Algorithmus verwenden, der nicht mit künstlicher Intelligenz arbeitet. Dafür definiert NVIDIA DLSS als „Timing-Methode“, die viele Informationen aus mehreren Frames über ein Zeitintervall einer bestimmten Dauer akquiriert.

Während der Algorithmus Informationen sammelt, werden Bewegungsvektoren verwendet, um Objekte zu verfolgen, während künstliche Intelligenz hilft, die Daten besser zu verstehen. Das verwendete maschinelle Lernsystem lernt weiterhin, wie sich Objekte durch die Szene bewegen, und trifft Entscheidungen darüber, welche Informationen es aus vorherigen Frames erhalten kann. Diese sehr wichtige Komponente, vor allem um die zu gewährleisten Bildstabilität, da herkömmliche Skalierungstechniken oft Artefakte und geringfügige Unterschiede von Frame zu Frame erzeugen.

Bei Vergrößerungstechniken entspricht eine bessere Eingabe einer höheren Bildqualität. DLSS im Qualitätsmodus rekonstruiert das endgültige Bild unter Verwendung einer Datenbank mit mehr als 6 Millionen Pixeln, wenn es sich um Bilder mit einer Auflösung von 1440p handelt, die also aus 3,5 Millionen Pixeln bestehen. Dies liegt daran, dass ein künstlicher Intelligenzalgorithmus verwendet wird, der Informationen aus dem aktuellen, vorherigen und nächsten Frame mischt. Andererseits rekonstruiert ein Bild, das einen räumlichen Skalierer mit festem Algorithmus verwendet, das Bild mit ungefähr 2,2 Millionen Pixeln.

Mit dem Aufkommen von DLSS 2.3 werden Spiele wie Cyberpunk 2077 mich ewiges Verderben sorgt für eine bessere Bildqualität mit Geistereffekt weniger und größere zeitliche Stabilität des Bildes selbst. Dies liegt daran, dass Bewegungsvektoren besser verwendet werden, um Geisterbilder zu reduzieren und die Bildqualität zu verbessern.

Dadurch wird die Schärfe von sich bewegenden Objekten erhöht, indem beispielsweise die Unschärfe in Einheiten entfernt wird, die Partikeleffekten zugrunde liegen, und sie stabiler machen.

Geisterbilder beziehen sich auf das Vorhandensein von doppelten Bildern oder Kanten, die erscheinen, wenn sich Objekte bewegen.

Es gibt so viele Defekte, die auftreten können, wenn die Vergrößerungstechniken nicht gut funktionieren. Beispielsweise Aliasing oder Unschärfe, die durch die Verwendung von Texturen mit niedrigerer Auflösung entstehen können. Die Hochskalierung kann auch die Detailstufe bestimmter Objekte in der Szene reduzieren, wie z. B. sich bewegender Regen, Schnee, Sand und Staub, Partikeleffekte oder Text, der auf Schildern weit entfernt vom Blickwinkel angezeigt wird.

Aliasing ist natürlich die größte Herausforderung. Wenn wir Bildvergleiche machen, um die Vorteile von DLSS hervorzuheben, finden wir immer wieder polygonale Objekte wie Geländer, Antennen, Treppen, Bewertungen, Telefonkabel und ähnliches, weit entfernt vom Beobachtungspunkt. Bei so kleinen oder gar schrägen Objekten können deutliche Zackeneffekte auftreten und bei besonders kleinen Objekten sogar vom Spielbildschirm verschwinden, was zu Detailverlusten führt.

Eine Bildverschlechterung kann auch in der Benutzeroberfläche, Reflexionen, Schatten, Rauch und Feuer auftreten oder dazu führen, dass bewegte Bilder Körnung und Rauschen hinzufügen.

Darüber hinaus gehen Vergrößerungstechniken beim Schärfen von Objekten oft zu weit, wodurch der Dichteunterschied an den Rändern unangemessen verstärkt wird. Dies geschieht, um die Wahrnehmung der Schärfe im endgültigen Bild zu erhöhen, aber dieser Aspekt wird von verschiedenen Personen unterschiedlich wahrgenommen und kann bei einigen von ihnen ein unangenehmes Gefühl hervorrufen. Dieses Phänomen in der Fotografie definiert Schärfe. Das heißt, unsere Augen, die sehr empfindlich auf lokale Kontraste reagieren, interpretieren Schärfe als mehr Detail oder Auflösung, gerade weil sie von Schärfe angezogen werden.

Allerdings scheint sich die Schärfe nicht in Bildvorteilen niederzuschlagen. Erstens kann der Schärfungsalgorithmus keine Details erfinden, die es nicht gibt, bestenfalls betonen, was schon da ist. Dafür ist jedoch eine minimale Renderauflösung erforderlich. Der Schärfungsprozess kann dann Schäden verursachen, Artefakte erzeugen und das Erscheinungsbild des Bildes verschlechtern, wenn er versucht, die Kanten von Objekten zu definieren. Was wird zum Beispiel im Fachjargon definiert? „Der Klang“, d. h. das Erscheinen eines Lichthofs mit hellerer Farbe um die Kanten herum, in dem die Schärfe erhöht ist. All dies sind Probleme, die Verbesserungsalgorithmen berücksichtigen müssen und die mithilfe künstlicher Intelligenz effektiver angegangen werden können.

Es ist nicht die einzige NVIDIA-Innovation im Bereich der Bildqualität. Mit dem die heutige Veröffentlichung der Game Ready-Treiber wir haben eine Verbesserung der bereits bestehenden Technologie (Stand 2019) NVIDIA-Bildskalierung Soll die Leistung jedes Spiels und auf keinen Fall auf allen GeForce-GPUs steigern durch a neue räumliche Skala ist ein Schärfe-Algorithmus. NVIDIA Image Scaling ist sowohl von der aktiviert NVIDIA-Systemsteuerung das gibt GeForce-Erfahrung. Beinhaltet spielspezifische Schärfeeinstellungen, die dann in Echtzeit während des Spiels über das NVIDIA-In-Game-Overlay konfiguriert werden können (wenn aktiviert, wird NIS in der oberen linken Ecke des Spielbildschirms grün angezeigt).

Image Scaling ist eine ältere NVIDIA-Technik als DLSS, die ohne KI-Unterstützung funktioniert. Die Bildskalierung wird in der Nachbearbeitungsphase auf Kernel-Ebene angewendet. Dies bedeutet, dass es mit einem einfachen Screenshot oder einer Videoaufzeichnung nicht gefunden werden kann. Sie benötigen auch eine Aufnahmekarte, um sie so hervorzuheben, wie es sein kann Elgato 4K60 Pro MK.2. Damit Fans diese Art von Aufnahmen machen können, hat NVIDIA sein Tool aktualisiert Schattenspiel um Screenshots mit GeForce Experience über eine Aufnahmekarte aufnehmen zu können, während die Videounterstützung in naher Zukunft in Shadowplay eingeführt wird.

Darüber hinaus kündigt NVIDIA dies an Bildskalierung als SDK verfügbar (Software Development Kit) für Entwickler zum Einstecken in ihre Grafik-Engines. Dadurch können sie räumliche Skalierungstechnologien und Schärfungsalgorithmen verwenden, um Spiele mit stärkeren Skalierungsoptionen auszustatten und DLSS dabei zu helfen, Qualität und Leistung zu verbessern. Für Entwickler macht diese Version die Bildskalierung so einfach zu implementieren wie DLSS.

Für Endbenutzer bringt NVIDIA jedoch auch eine neues Tool zum Analysieren und Vergleichen der Bildqualität um Vergleiche anstellen zu können, wie sie normalerweise auf der NVIDIA-eigenen Website zu sehen sind. Lass uns reden über ERFINDUNG, das kostenlos von nvidia.com heruntergeladen werden kann. Das Tool ermöglicht es Ihnen, ein Bild oder ein Video für jede der Seiten des Vergleichs hochzuladen, damit der Benutzer den Schieberegler verwenden kann, um die Punkte des Bildes hervorzuheben, die ihn interessieren, und die Unterschiede zwischen den Screenshots zu studieren. sehr nützlich, wenn es um DLSS oder Bildqualität im Allgemeinen geht, wenn es auf den ersten Blick keine Unterschiede gibt, die später während des Spielerlebnisses hervorgehoben werden, beispielsweise indem eine höhere Stabilität oder Wiedergabetreue gewährleistet wird.