Ris vs dlss: ¿quina tecnologia de reescalat d'imatge és millor?

Avui et parlarem de la comparativa entre RIS vs DLSS, dues tecnologies relacionades amb la imatge d'AMD i Nvidia, respectivament. És cert que aquesta segona ha rebut més atenció per gran part de el públic, però no hem de subestimar el Radeon Image sharpening. Si bé les seves implementacions són diferents, el que ens interessa és que les seves comeses són semblants.

Per si t'ho preguntes, la imatge principal de l'article és una comparativa d'imatges d'Halo 2 vs Halo 2 Remastered. La millora visual no s'ha de cap dels dos programaris, però ens sembla alguna cosa relacionada, ja que les dues tecnologies regeneren i milloren fotogrames.

Índex de continguts

Tecnologies de reescalat i retoc d'imatge: RIS vs DLSS

Comencem per definir on són els límits del que estem parlant, no? En la comparativa RIS vs DLSS hi ha moltes coses a tenir en compte, però el que més ens interessa és la finalitat d'ambdós programes.

El que tenim clar és que tant Radeon Image sharpening com el Deep Learning Super Sampling són tecnologies de reescalat i millora d'imatges. No obstant això, cadascuna té una implementació diferent.

Ambdues tecnologies "redueixen" la mida de l'fotograma a renderitzar i després milloren la qualitat d'imatge perquè aquest canvi no es noti.

• El primer pas aconsegueix que tant la gràfica com el processador puguin funcionar amb molta menys càrrega de treball. Després de tot, renderitzar una imatge a 1080p és un treball molt menys pesat que una a 4K .El segon pas es tracta d'un algoritme que 'regenera' la imatge perquè no sembli 1080p, sinó 4K, per exemple. Amb més o menys èxit, els dos algoritmes realitzen aquest ardu treball i aconsegueixen (o no) enganyar al nostre ull.

Si el treball està ben fet, l'usuari gaudeix d'uns fps superiors al mateix temps que una qualitat d'imatge idèntica. En el pitjor dels casos veurem errors de càlcul, artefactes estranys i altres bugs petits.

Però com diuen els alguns savis 'el diable està en els detalls'. Tal com ho són les ales d'un ratpenat i les d'un ocell, RIS vs DLSS són tecnologies que els seus comesos convergeixen majoritàriament, però les formes d'aconseguir-divergeixen. Per aquesta raó, a continuació et parlarem individualment de cada implementació.

La solució d'AMD: Radeon Image sharpening

La tecnologia que AMD porta a el camp de joc és bastant interessant. S'implementa al costat de l'eina de codi obert AMD Fidelity FX, el que significa que qualsevol videojoc amb aquest pack instal·lat gaudirà d'AMD RIS.

El principal apartat de la Radeon Image sharpening és l'algoritme d'afinament de contrast adaptatiu. Té un nom estrany, però ve a dir-nos que retoca i millora les imatges més properes a la càmera al mateix temps que amb prou feines retoca els fons. La millora és notable en algunes textures i la qualitat general de la imatge és excel·lent.

No obstant això, aquesta funcionalitat es pot combinar al costat de l'reescalat per esprémer a el màxim la potència dels nostres components. En alguns títols com Fornite podem reduir la resolució a projectar de forma nativa.

A la nostra finestra (1920 × 1080, per exemple) podem tenir una resolució in-game de el 100% (1920 × 1080) o a l'50% (960 × 540). La reducció de píxels fa que la feina sigui molt menys dur i que puguem obtenir més fps, però a canvi la imatge es veu compromesa.

Per això, barrejar l'apartat de retoc visual al costat d'una baixada en escalada de la imatge pot millorar considerablement l'experiència de joc.

Un altre punt a destacar és que aquesta tecnologia només està disponible per a gràfiques Navi i Polaris, encara que no en tots els títols. Només podrem activar aquestes funcionalitats en els videojocs amb Fidelity FX i amb APIs DirectX 9 (només Navi), DirectX 12 o Vulkan.

No és el millor que hi ha, però l'important és que està orientat per al futur. El següent pas que l'equip vermell vol donar és oferir suport per DirectX 11.

La solució de Nvidia: Deep Learning Super Sampling

La solució a la qual ha arribat Nvidia és un tant diferent. Va ser anunciada, testada i llançada un temps abans que la seva competència, però això no la fa més antiquada. De fet, diríem que és tot el contrari.

El Deep Learning Super Sampling és una tecnologia que fa servir el nou sistema que fa servir nuclis d'Intel·ligència Artificial de les gràfiques Nvidia RTX. El motiu és força clar: DLSS fa servir un algoritme basat en el treball d'una IA que va aprenent. No obstant això, no és exactament el mateix algoritme que el de Radeon Image sharpening.

En el cas de l'DLSS, un superordinador és entrenat per reescalar imatges.

• A el principi se li dóna milers de fotogrames amb i sense antialiasing i se li demana que aprengui a trobar les diferencias.Luego, se li dóna un set de imatges a una resolució mitjana o baixa perquè la rescale a alta resolució. Es comparen les imatges i si el resultat és semblant, l'algoritme està millorant. No obstant això, si té errors greus, els investigadors la corregeixen i es procura que la màquina generi noves regles per fer-ho millor.

Aquest procés es repeteix milers o milions de vegades durant dies o mesos per entrenar a la IA.

Destaca que mentre que RIS realitza canvis per millorar la imatge i deixa en segon pla el reescalat d'imatges, aquí és just a l'inrevés. A més, l'ús de Xarxes Neuronals permet que aquest procés evolucioni contínuament, de manera que el DLSS cada vegada funciona millor.

Aquí et mostrem un vídeo on comparen un algoritme clàssic de processat d'imatge contra un algoritme en proves basat en una IA:

No obstant això, té el desavantatge que només tenim aquesta tecnologia en gràfiques Nvidia RTX. A l'necessitar els nuclis RT, cap altra gràfica pot oferir aquesta funcionalitat.

A més, per introduir aquest programari no podem simplement implementar una eina, com en la competència. En el cas de l'DLSS, cada estudi ha de implementar-"manualment" en el seu codi i per cada motor gràfic ha diverses diferències. Per aquesta raó, el DLSS no és tan fàcil d'implementar.

RIS vs DLSS:

Per tant, la conclusió més evident que podem oferir-te és que les dues tecnologies aconsegueixen coses semblants, però les seves comeses no són tan similars.

El dolent és que les dues estan limitades a les marques, de manera que no sembla que puguem veure una combinació d'ambdues en un futur proper. Malgrat això, facis servir la plataforma que facis servir, tindràs una bona tecnologia en la qual recolzar-te.

Avui dia, el món dels components s'està agitant i això és bo per als usuaris.

• Les CPU han viscut un gran llançament que ha desestabilitzat la gran Intel. D'altra banda, AMD va amb pas segur en el camp de les gràfiques. A més, l'equip blau està preparant les seves gràfiques discretes, així que ningú sap què passarà.

Qui sap, potser en un futur puguem veure RIS vs DLSS vs Tecnologia d'Intel. O potser podrem veure una combinació de les dues o tres tecnologies perquè la competència pren un altre tint.

Sigui com sigui, aquí t'hem mostrat la majoria de diferències entre aquestes dues increïbles tecnologies. Esperem que ho hagis entès amb facilitat i que hagis après alguna cosa nova. A més, et encoratgem a llegir i buscar informació sobre aquests temes, ja que aquestes noves tecnologies estan basades en idees molt interessants.

I tu, creus que Intel s'establirà com la tercera competència en gràfica integrades? Quin tecnologia creus tu que és millor RIS vs DLSS? Comparteix les teves idees a la caixa de comentaris.

Font AMD RISNvidia DLSSNvidia DLSS | La