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NVIDIADLSSについて学ぶ

(oneechanblog) – ディープラーニングによるスーパーサンプリングに変換すると、NVIDIA DLSSは、ゲームのプログラマーによって追加されたグラフィックス処理のレイヤーです。 サポートするハードウェア(NVIDIA GeForce RTX 20-30シリーズグラフィックスカード)がある場合、ゲームではDLSSオプションをオン/オフにして、フレームレートを上げ、システムの負荷を減らすことができます。 ゲーム開発中に追加する必要があるため、すべてのゲームがDLSSをサポートしているわけではありませんが、後で新しいゲームがサポートされ、開発者はバージョンを後で更新してDLSS機能を追加することもできます。

DLSSが提供するエクスペリエンスは、テクノロジーがどのように適用され、AIが事前にトレーニングされているかによって、タイトルによって異なります。 ゲームでは、さまざまなオプションでDLSSをオンにしてから、実験して適切なレベルを確認できます。 ウルトラパフォーマンスは画質を最も低下させますが、同時に最高のフレームレートを向上させ、バランスは両方の要素を調和させ、品質は画質の低下を最小限に抑えます…

使い方

DLSS 1.0バージョンのNVIDIAは、人工知能アルゴリズムを使用してNGX(Neural Graphics Framework)でAIメッシュを使用し、組み込みのグラフィックス命令で画質を向上させます。 DLSS AIニューラルネットワーク(畳み込みオートエンコーダーとも呼ばれます)は、64xスーパーサンプルアンチエイリアシングを適用する前後の一連の画像をNVIDIAから提供され、次にニューラルネットワークが64xで最も近い画像をレンダリングする方法を比較して「学習」します。低品質の元の画像のみを使用して、アンチエイリアシング品質をスーパーサンプルします。 目的は、フレームレートにあまり影響を与えずに、より高い画質を実現することです。

AIネットワークはこのプロセスを繰り返し続け、アルゴリズムを調整して、最終的に低い元の画像で64倍の品質を生成できるようにします。 結果は、TAA関連の問題(フルスクリーンブラー、モーションブラー、ゴースト、アーティファクトの歪み、または透明度)を回避しながら、64倍のスーパーサンプルアンチエイリアシング品質に近くなります。-透明度)。 テンポラルフィードバックなどの手法もDLSSとともに適用されるため、ゲームの画像の鮮明さをフレーム間で安定して維持できます。 この手法は、フレーム内のオブジェクトの動きを表すために使用されるモーションベクトルを元の画像以上の解像度で適用し、システムをエクスポートして次のフレームを表示できるようにし、画像の安定性を確保します。

DLSS 2.0では、NVIDIAはAIニューラルネットワークをアップグレードし、Tensor Coreのより最適な使用を可能にし、フレームレートを改善し、GPU、設定、または解像度に関連する制限を取り除きました。 したがって、DLSS 2.0は、元の解像度の25%〜50%の解像度(ウルトラパフォーマンスを選択した場合でも11%)で画像をレンダリングするだけでよく、テンポラルフィードバックと組み合わせて画像の鮮明さを高め、DLSS1.0よりも安定性を高めます。 。

DLSS2.0のAIネットワークは引き続きNVIDIANGXによってトレーニングされていますが、「ティーチング」方法に変更があります。 DLSS 1.0のような画像の前後のアンチエイリアシングの代わりに、NGXは、テンポラルフィードバック用のアンチエイリアシングとその動きベクトルを備えた一連の低解像度フレームを提供します。 AIは、提供された画像を事前にレンダリングされた高解像度(最大15,360 x 8640)の画像と比較し、違いを見つけて、最適にレンダリングする方法を学習します。 NGXはこのプロセスを継続的に繰り返し、時間の経過とともに数万または数百万もの参照画像を繰り返し、それによって画像を必要な品質と解像度にアップスケールできるAIネットワークを作成します。

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