Ris vs dlss: hvilken bildeskaleringsteknologi er bedre?

I dag skal vi snakke om sammenligningen mellom RIS vs DLSS , to teknologier relatert til bildet av henholdsvis AMD og Nvidia . Det er riktig at dette sekundet har fått mer oppmerksomhet fra en stor del av publikum, men vi må ikke undervurdere Radeon Image Sharpening . Selv om implementeringene deres er forskjellige, er det som interesserer oss at oppgavene deres er like.

I tilfelle du lurte på, er hovedbildet av artikkelen en sammenligning av bilder av Halo 2 vs Halo 2 Remastered. Den visuelle forbedringen skyldes ikke en av de to programvarene, men den virker noe relatert til oss, siden begge teknologiene gjenoppretter og forbedrer rammer.

Innholdsindeks

Teknologier for omskalering og retusjering av bilder: RIS vs DLSS

La oss starte med å definere hvor grensene for hva vi snakker om er, ikke sant? I sammenligningen RIS vs DLSS er det mange ting å vurdere, men det som interesserer oss mest er formålet med begge programmene.

Det som er tydelig for oss er at både Radeon Image Sharpening og Deep Learning Super Sampling er omskalering og bildeforbedrings teknologier . Imidlertid har hver enkelt en annen implementering.

Begge teknologiene “reduserer” størrelsen på rammen som skal gjengis, og forbedrer deretter bildekvaliteten slik at denne endringen ikke blir merkbar.

• Det første trinnet sikrer at både grafikken og prosessoren kan fungere med mye mindre arbeidsmengde. Når alt kommer til alt, er gjengivelse av et bilde på 1080p en mye lettere jobb enn å gjengi det på 4K . Det andre trinnet er en algoritme som 'regenererer' bildet slik at det ikke ser 1080p ut, men for eksempel 4K. Med mer eller mindre suksess, gjør begge algoritmene dette harde arbeidet og (eller ikke) lure øynene våre.

Hvis jobben gjøres bra, har brukeren høyere fps på nivå med identisk bildekvalitet. I verste fall vil vi se feilberegninger, rare gjenstander og andre småfeil.

Men som noen vise menn sier "djevelen er i detaljene" . Akkurat som vingene til en flaggermus og vingene til en fugl, er RIS vs DLSS teknologier der oppgavene stort sett går sammen, men hvis måter å oppnå den avviker på. Av denne grunn vil vi snakke individuelt om hver implementering nedenfor.

AMDs løsning: Radeon Image Sharpening

Teknologien som AMD bringer til spillefeltet er ganske interessant. Det implementeres sammen med open source-verktøyet AMD Fidelity FX , som betyr at ethvert videospill med denne pakken installert vil glede seg over AMD RIS .

Hoveddelen av Radeon Image Sharpening er den adaptive algoritmen for kontrastinnstilling. Det har et merkelig navn, men det kommer til å fortelle oss at det retusjerer og forbedrer bildene nærmest kameraet mens du knapt retusjerer bakgrunnene. Forbedringen merkes i noen strukturer, og den generelle bildekvaliteten er utmerket.

Imidlertid kan denne funksjonaliteten kombineres med omskalering for å maksimere kraften til komponentene våre. I noen titler som Fornite kan vi redusere oppløsningen til prosjekt.

I vinduet vårt (for eksempel 1920 × 1080) kan vi ha en oppløsning i spillet på 100% (1920 × 1080) eller 50% (960 × 540) . Reduksjon av piksler gjør arbeidet mye mindre hardt, og at vi kan få flere fps, men i bytte er bildet kompromittert.

Av denne grunn kan det å blande den visuelle retusjeringsdelen sammen med et nedskalert bilde betraktelig forbedre spillopplevelsen.

Et annet poeng å merke seg er at denne teknologien bare er tilgjengelig for Navi og Polaris- grafikk, selv om det ikke er i alle titler. Vi kan bare aktivere disse funksjonene i videospill med Fidelity FX og APIer DirectX 9 (bare Navi), DirectX 12 eller Vulkan .

Det er ikke det beste som er, men det viktige er at det er orientert for fremtiden. Neste steg det røde laget vil ta er å tilby støtte for DirectX 11 .

Nvidias løsning : Deep Learning Super Sampling

Løsningen Nvidia har kommet med er noe annerledes. Den ble annonsert, testet og utgitt litt tid før konkurransen, men det gjør det ikke mer datert. Faktisk vil vi si at det er motsatt.

Deep Learning Super Sampling er en teknologi som bruker det nye systemet som bruker Artificial Intelligence kjerner fra Nvidia RTX- grafikk. Årsaken er ganske klar: DLSS bruker en algoritme basert på arbeidet til en AI som er læring. Imidlertid er det ikke akkurat den samme algoritmen som Radeon Image Sharpening .

Når det gjelder DLSS , er en superdatamaskin opplært til å endre størrelse på bilder.

• Først får du tusenvis av bilder med og uten antialiasing og blir bedt om å lære hvordan du finner forskjellene, deretter får du et sett med bilder i middels eller lav oppløsning som skal endres i høy oppløsning. Bildene blir sammenlignet, og hvis resultatet er likt, forbedres algoritmen. Imidlertid, hvis den har alvorlige feil, korrigerer forskerne den og prøver å få maskinen til å generere nye regler for å gjøre det bedre.

Denne prosessen gjentas tusenvis eller millioner av ganger over dager eller måneder for å trene AI.

Det fremhever at mens RIS gjør endringer for å forbedre bildet og rescals bilder i bakgrunnen, her er det bare omvendt. I tillegg tillater bruk av nevrale nettverk denne prosessen å kontinuerlig utvikle seg, slik at DLSS fungerer bedre og bedre.

Her er en video hvor de sammenligner en klassisk bildebehandlingsalgoritme med en AI- basert testalgoritme:

Imidlertid har det ulempen at vi bare har denne teknologien i Nvidia RTX- grafikk. Ved å trenge RT- kjernene kan ingen annen grafikk tilby denne funksjonaliteten.

For å introdusere denne programvaren kan vi ikke bare implementere et verktøy, som i konkurransen. Når det gjelder DLSS, må hver studie implementere den "manuelt" i koden sin, og for hver grafikkmotor er det flere forskjeller. Av denne grunn er DLSS ikke så lett å implementere.

RIS vs DLSS:

Derfor er den mest åpenbare konklusjonen at vi kan tilby deg at begge teknologiene oppnår lignende ting, men oppgavene deres er ikke så like.

Ulempen er at de to er begrenset til merkevarene sine, så det virker ikke som om vi vil kunne se en kombinasjon av begge deler i løpet av en nær fremtid. Til tross for dette, bruk plattformen du bruker, du vil ha en god teknologi å lene deg på.

I dag rører verden av komponenter seg, og det er bra for brukerne.

• CPU-ene har opplevd en flott lansering som har destabilisert det store Intel . På den annen side går AMD med et trygt skritt innen grafikkfeltet. Dessuten forbereder det blå teamet sin diskrete grafikk, så ingen vet hva som vil skje.

Hvem vet, kanskje i fremtiden kan vi se RIS vs. DLSS vs. Intel Technology . Eller kanskje kan vi se en kombinasjon av de to eller tre teknologiene fordi konkurransen tar en ny farge.

Vær det som det kan, her har vi vist deg de fleste forskjellene mellom disse to utrolige teknologiene. Vi håper at du har forstått det enkelt og at du har lært noe nytt. Videre oppfordrer vi deg til å lese og søke etter informasjon om disse emnene, siden disse nye teknologiene er basert på veldig interessante ideer.

Og du, tror du at Intel vil etablere seg som den tredje konkurransen innen integrert grafikk? Hvilken teknologi tror du er bedre RIS vs DLSS ? Del ideene dine i kommentarfeltet.

AMD RISNvidia DLSS SourceNvidia DLSS FAQ