IntelとUCSCは、NVIDIAのDLSSの有望な代替案に取り組んでいます。 NVIDIAはDLSS2.0でターニングポイントをマークしました。これは、IntelとUCSCに非常に興味深い代替案を開発するように促したスマートな再スケーリング技術ですが、まだ初期段階であるため、まだ先は長いです。
NVIDIAのDLSS2.0テクノロジーは、一連のアルゴリズム(人工知能)を使用して、さまざまな画像を組み合わせて完璧なフレームを作成する再構成プロセスを生成します。
従来の再スケーリング手法は、より少ないピクセルでレンダリングし、レンダリングされたピクセルから残りを推定します。 結果を改善するために、エッジを柔らかくして鋸歯を減らす一時的な画像フィルターを適用しますが、通常はぼやけが生じます。
DLSS2.0テクノロジーはそのようには機能しません。 確かに、低解像度から開始します。つまり、選択した設定に応じて、ターゲット解像度の50%または67%で画像をレンダリングしますが、不足している部分を引き伸ばしたり埋めたりすることに限定されません。代わりに、画像をリアルタイムで結合して再構成サイクルを完了するプロセスを実行し、高品質の画像を生成します。 非常に効果的であるため、当時見たように、TAAを適用したネイティブ解像度の設定よりも優れたパフォーマンスを発揮することもできます。
- Intelは「JasperLake」プロセッサを搭載した安価なPCをターゲットにしています
- 画像はNvidiaRTX 3090、RTX 3080、RTX3070のサイズを示しています
- NVIDIAは画期的な変更を加えたGeForceRTX 3070、3080、3090をリリースしました
DLSS 2.0を使用すると、半分のピクセルを使用して完璧な画像を実現し、16K解像度にインテリジェントに再スケーリングできます。これは、多くの読者が知っているように、人工知能とRTX20を含むTensorコアのおかげで可能になりました。このワークロードの高速化専用のRTX30グラフィックカード。
IntelとUCSCもこの分野で前進したいと考えています
そしてこれを達成するために、UCSCと一緒に、デモ「Infiltrator」での作業ですでに見たインテリジェントな再スケーリング手法を開発しました。これは、数年前から使用されているクラシックであり、 Unreal Engine4。
Intelのインテリジェントな再スケーリングテクノロジは、NVIDIAのDLSSテクノロジと同様のアプローチに基づいており、QW-Netと呼ばれるニューラルネットワークを使用して画像再構成プロセスを実行します。 プロジェクトの責任者によると、このプロセスを完了するために必要な操作の95%は4ビット整数です。
IntelとUCSCは、異なるタスクに特化した2つのU字型ネットワークを組み合わせました。 1つ目は画像からの特徴の抽出に焦点を当て、2つ目は出力画像のフィルタリングと再構成に焦点を当てます。 両方のネットワークの役割は完全に区別されていますが、最初のネットワークがより大きな計算負荷を表していることを明確にする必要があります。 一方、2つ目は、(計算レベルで)低いワークロードを表しますが、より高い精度が必要であるため、エラーのマージンが少なくなります。
想像できるように、このネットワークはフレームを繰り返し蓄積するため、添付のビデオでわかるように、長期にわたって安定した結果を達成し、TAAを適用したネイティブレンダリングにうらやましくない出力品質を実現できます。 残念ながら、このテクノロジーはNVIDIA DLSS 2.0のようにリアルタイムで機能する準備がまだ整っていないため、短期的または中期的には機能しません。
すべてにもかかわらず、これは非常に興味深いソリューションであり、IntelとUCSCが直面している技術的な問題を知ることで、NVIDIA DLSS2.0が達成した大きな進歩をより深い方法で内部化することができます。