Ris vs dlss: hangi görüntü ölçeklendirme teknolojisi daha iyidir?

Bugün sırasıyla AMD ve Nvidia imajıyla ilgili iki teknoloji olan RIS vs DLSS arasındaki karşılaştırma hakkında konuşacağız. Bu saniyenin halkın büyük bir kısmından daha fazla ilgi gördüğü doğrudur, ancak Radeon Görüntü Netleştirmesini hafife almamalıyız. Uygulamaları farklı olsa da, bizi ilgilendiren şey, görevlerinin benzer olmasıdır.

Merak ediyorsanız, makalenin ana görüntüsü Halo 2 vs Halo 2 Remastered görüntülerinin karşılaştırmasıdır . Görsel iyileştirme her iki yazılımdan da kaynaklanmıyor, ancak her iki teknoloji de çerçeveleri yeniden oluşturduğu ve geliştirdiği için bizimle bir şekilde ilgili görünüyor .

İçindekiler dizini

Yeniden ölçeklendirme ve görüntü rötuşlama teknolojileri: RIS vs DLSS

Bahsettiğimiz şeyin sınırlarının nerede olduğunu tanımlayarak başlayalım, değil mi? RIS ve DLSS karşılaştırmasında dikkate alınması gereken çok şey vardır, ancak bizi en çok ilgilendiren şey her iki programın da amacıdır.

Bizim için açık olan şey, hem Radeon Görüntü Netleştirme hem de Derin Öğrenme Süper Örneklemesinin yeniden ölçekleme ve görüntü geliştirme teknolojileridir . Ancak, her birinin farklı bir uygulaması vardır.

Her iki teknoloji de oluşturulacak çerçevenin boyutunu “azaltır” ve ardından bu değişikliğin fark edilmemesi için görüntü kalitesini iyileştirir.

• İlk adım, hem grafiklerin hem de işlemcinin çok daha az iş yüküyle çalışabilmesini sağlar . Sonuçta, bir görüntüyü 1080p'de oluşturmak, 4K'da işlemekten çok daha hafif bir iştir.İkinci adım, görüntüyü 1080p görünmeyecek, ancak 4K görünecek şekilde 'rejenere' eden bir algoritmadır. Her iki algoritma da az ya da çok başarılı olduğunda bu zor işi yapar ve (ya da değil) gözlerimizi kandırır.

İş iyi yapılırsa, kullanıcı özdeş görüntü kalitesiyle eşit yüksek fps elde eder. En kötü durumda yanlış hesaplamalar, garip eserler ve diğer küçük böcekler göreceğiz.

Ama bazı bilge adamların dediği gibi 'şeytan ayrıntıda gizlidir' . Tıpkı bir yarasanın kanatları ve bir kuşun kanatları gibi, RIS vs DLSS , görevleri çoğunlukla yakınlaşan, ancak elde etme yolları farklılaşan teknolojilerdir. Bu nedenle, aşağıda her bir uygulama hakkında bireysel olarak konuşacağız.

AMD'nin Çözümü: Radeon Görüntü Netleştirme

AMD'nin oyun alanına getirdiği teknoloji oldukça ilginç. Açık kaynak aracı AMD Fidelity FX ile birlikte uygulanır, yani bu paketin yüklü olduğu herhangi bir video oyunu AMD RIS'den keyif alacaktır.

Radeon Görüntü Netleştirme'nin ana bölümü, uyarlanabilir kontrast ayarlama algoritmasıdır . Garip bir adı var, ancak arka planları çok az rötuş yaparken kameraya en yakın görüntüleri rötuşladığını ve geliştirdiğini söylemeye geliyor . Bazı dokularda gelişme göze çarpıyor ve genel görüntü kalitesi mükemmel.

Bununla birlikte, bu işlev, bileşenlerimizin gücünü en üst düzeye çıkarmak için yeniden ölçekleme ile birleştirilebilir. Fornite gibi bazı başlıklarda, yerel olarak yansıtılan çözünürlüğü azaltabiliriz.

Penceremizde (örneğin 1920 × 1080) oyun içi çözünürlüğümüz % 100 (1920 × 1080) veya % 50 (960 × 540) olabilir . Piksellerin azaltılması işi daha az zorlaştırır ve daha fazla fps elde edebiliriz, ancak bunun karşılığında görüntü tehlikeye atılır.

Bu nedenle, görsel rötuş bölümünü ölçeklendirilmiş bir görüntü ile karıştırmak oyun deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir.

Dikkat edilmesi gereken bir diğer nokta, bu teknolojinin tüm başlıklarda olmasa da yalnızca Navi ve Polaris grafiklerinde kullanılabilmesidir. Bu özellikleri yalnızca Fidelity FX ve API DirectX 9 (yalnızca Navi), DirectX 12 veya Vulkan ile video oyunlarında etkinleştirebiliriz .

Var olan en iyisi değil, ama önemli olan geleceğe yönelik olmasıdır. Kırmızı takımın atmak istediği bir sonraki adım DirectX 11 için destek sunmaktır .

Nvidia'nın Çözümü : Derin Öğrenme Süper Örneklemesi

Nvidia'nın ortaya çıkardığı çözüm biraz farklı. Rekabetten bir süre önce duyuruldu, test edildi ve serbest bırakıldı, ancak bu daha tarihli hale gelmiyor. Aslında bunun tersi olduğunu söyleyebiliriz.

Derin Öğrenme Süper Örnekleme , Nvidia RTX grafiklerinden Yapay Zeka çekirdekleri kullanan yeni sistemi kullanan bir teknolojidir . Nedeni oldukça açık: DLSS , öğrenmekte olan bir yapay zekanın çalışmasına dayanan bir algoritma kullanıyor . Ancak, Radeon Image Sharpening ile tam olarak aynı algoritma değildir.

DLSS durumunda, görüntüleri yeniden boyutlandırmak için bir süper bilgisayar eğitilir .

• İlk önce kenar yumuşatma içeren ve içermeyen binlerce kare verilir ve farkları nasıl bulacağınızı öğrenmeniz istenir, daha sonra yüksek çözünürlükte yeniden boyutlandırılacak orta veya düşük çözünürlükte bir dizi görüntü verilir . Görüntüler karşılaştırılır ve sonuç benzerse algoritma gelişir. Ancak, ciddi hatalar varsa, araştırmacılar bunu düzeltir ve makineyi daha iyi yapmak için yeni kurallar oluşturmaya çalışır.

Bu süreç AI'yı eğitmek için günler veya aylar boyunca binlerce veya milyonlarca kez tekrarlanır .

RIS , görüntüyü iyileştirmek için değişiklikler yaparken ve arka planda görüntüleri yeniden çizerken, işte tam tersi . Ek olarak, Sinir Ağlarının kullanımı, bu sürecin sürekli olarak gelişmesine izin vererek DLSS'nin daha iyi ve daha iyi çalışmasını sağlar.

Aşağıda , klasik bir görüntü işleme algoritmasını AI tabanlı bir test algoritmasıyla karşılaştıran bir video var :

Bununla birlikte, bu teknolojinin sadece Nvidia RTX grafiklerinde olması dezavantajlıdır . RT çekirdeklerine ihtiyaç duyulduğunda, başka hiçbir grafik bu işlevi sunamaz.

Ayrıca, bu yazılımı tanıtmak için, yarışmada olduğu gibi , sadece bir araç uygulayamayız. DLSS durumunda , her çalışma bunu kodlarında "manuel olarak" uygulamalıdır ve her grafik motoru için çeşitli farklılıklar vardır. Bu nedenle, DLSS'nin uygulanması o kadar kolay değildir.

RIS ve DLSS karşılaştırması:

Bu nedenle, size sunabileceğimiz en açık sonuç, her iki teknolojinin de benzer şeyleri başarmasıdır, ancak görevleri o kadar benzer değildir.

Dezavantajı, ikisinin markalarıyla sınırlı olması, bu yüzden yakın gelecekte her ikisinin bir kombinasyonunu görebileceğimiz gibi görünmüyor. Buna rağmen, kullandığınız platformu kullanın, dayanmanız için iyi bir teknolojiye sahip olacaksınız .

Bugün, bileşenlerin dünyası karışıyor ve bu kullanıcılar için iyi.

• CPU'lar harika Intel'i dengesizleştiren harika bir lansman yaşadı . Öte yandan AMD, grafik alanında güvenli bir adım atıyor. Ayrıca, mavi ekip ayrık grafiklerini hazırlıyor, bu yüzden kimse ne olacağını bilmiyor.

Kim bilir, belki de gelecekte RIS ile DLSS ve Intel Teknolojilerini görebiliriz . Ya da belki de iki veya üç teknolojinin bir kombinasyonunu görebiliriz çünkü rekabet başka bir renk alır.

Olursa olsun, burada size bu iki inanılmaz teknoloji arasındaki farklılıkların çoğunu gösterdik . Umarız bunu kolayca anlarsınız ve yeni bir şeyler öğrenmişsinizdir. Ayrıca, bu yeni teknolojiler çok ilginç fikirlere dayandığı için bu konularla ilgili bilgileri okumanızı ve aramanızı öneririz .

Ve siz, Intel'in entegre grafiklerde üçüncü yarışma olacağını düşünüyor musunuz? Sizce hangi teknoloji daha iyi RIS vs DLSS ? Fikirlerinizi yorum kutusunda paylaşın.

AMD RISNvidia DLSS KaynağıNvidia DLSS SSS