Ris vs dlss: công nghệ tái định hình ảnh nào tốt hơn?

Hôm nay chúng ta sẽ nói về việc so sánh giữa RIS và DLSS , hai công nghệ liên quan đến hình ảnh của AMD và Nvidia , tương ứng. Đúng là thứ hai này đã nhận được nhiều sự chú ý hơn từ một bộ phận lớn công chúng, nhưng chúng ta không được đánh giá thấp Radeon Image Sharpening . Mặc dù việc triển khai của họ là khác nhau, nhưng điều khiến chúng tôi quan tâm là nhiệm vụ của họ tương tự nhau.

Trong trường hợp bạn đang tự hỏi, hình ảnh chính của bài viết là so sánh hình ảnh của Halo 2 vs Halo 2 Remastered. Sự cải thiện thị giác không phải do một trong hai phần mềm, nhưng có vẻ như phần nào liên quan đến chúng tôi, vì cả hai công nghệ đều tái tạo và cải thiện khung hình.

Chỉ số nội dung

Các công nghệ tái định cỡ và chỉnh sửa hình ảnh: RIS vs DLSS

Hãy bắt đầu bằng cách xác định giới hạn của những gì chúng ta đang nói đến, phải không? Trong so sánh RIS vs DLSS có nhiều điều cần xem xét, nhưng điều khiến chúng tôi quan tâm nhất là mục đích của cả hai chương trình.

Điều rõ ràng với chúng tôi là cả Radeon Image Sharpening và Deep Learning Super Sampling đều là các công nghệ cải tiến hình ảnh và cải tiến hình ảnh. Tuy nhiên, mỗi người có một cách thực hiện khác nhau.

Cả hai công nghệ đều giảm kích thước khung hình được hiển thị và sau đó cải thiện chất lượng hình ảnh để thay đổi này không đáng chú ý.

• Bước đầu tiên đảm bảo rằng cả đồ họa và bộ xử lý có thể hoạt động với khối lượng công việc ít hơn nhiều. Xét cho cùng, kết xuất hình ảnh ở 1080p là công việc nhẹ hơn nhiều so với kết xuất ở 4K . Bước thứ hai là thuật toán 'tái tạo' hình ảnh để nó trông không giống 1080p, nhưng 4K chẳng hạn. Với ít nhiều thành công, cả hai thuật toán đều làm công việc khó khăn này và (hoặc không) đánh lừa mắt chúng ta.

Nếu công việc được thực hiện tốt, người dùng sẽ thích khung hình / giây cao hơn với chất lượng hình ảnh giống hệt nhau. Trong trường hợp xấu nhất chúng ta sẽ thấy tính toán sai, tạo tác lạ và các lỗi nhỏ khác.

Nhưng như một số nhà thông thái nói 'ma quỷ nằm trong chi tiết' . Giống như đôi cánh của một con dơi và đôi cánh của một con chim, RIS vs DLSS là những công nghệ có nhiệm vụ chủ yếu hội tụ, nhưng có những cách để đạt được nó. Vì lý do này, chúng tôi sẽ nói riêng về từng thực hiện dưới đây.

Giải pháp của AMD : Làm sắc nét hình ảnh Radeon

Công nghệ mà AMD mang đến sân chơi khá thú vị. Nó được triển khai cùng với công cụ mã nguồn mở AMD Fidelity FX , có nghĩa là bất kỳ trò chơi video nào có gói này được cài đặt sẽ được hưởng AMD RIS .

Phần chính của Radeon Image Sharpening là thuật toán điều chỉnh độ tương phản thích ứng. Nó có một cái tên lạ, nhưng nó cho chúng ta biết rằng nó chỉnh sửa và cải thiện hình ảnh gần máy ảnh nhất trong khi hầu như không chỉnh sửa lại hậu cảnh. Sự cải thiện là đáng chú ý trong một số kết cấu và chất lượng hình ảnh tổng thể là tuyệt vời.

Tuy nhiên, chức năng này có thể được kết hợp với thay đổi kích thước để tối đa hóa sức mạnh của các thành phần của chúng tôi. Trong một số tựa game như Fornite, chúng tôi có thể giảm độ phân giải để chiếu dự án.

Trong cửa sổ của chúng tôi (ví dụ 1920 × 1080), chúng tôi có thể có độ phân giải trong trò chơi là 100% (1920 × 1080) hoặc 50% (960 × 540) . Việc giảm pixel làm cho công việc bớt khó khăn hơn và chúng ta có thể nhận được nhiều khung hình / giây hơn, nhưng đổi lại hình ảnh bị tổn hại.

Vì lý do này, việc trộn phần chỉnh sửa hình ảnh cùng với hình ảnh thu nhỏ có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm chơi trò chơi.

Một điểm khác cần lưu ý là công nghệ này chỉ có sẵn cho đồ họa Navi và Polaris , mặc dù không có trong tất cả các tựa game. Chúng tôi chỉ có thể kích hoạt các tính năng này trong các trò chơi video với Fidelity FX và API DirectX 9 (chỉ Navi), DirectX 12 hoặc Vulkan .

Nó không phải là tốt nhất có, nhưng điều quan trọng là nó được định hướng cho tương lai. Bước tiếp theo mà nhóm đỏ muốn thực hiện là cung cấp hỗ trợ cho DirectX 11 .

Giải pháp của Nvidia: Siêu mẫu học tập sâu

Giải pháp mà Nvidia đã đưa ra có phần khác biệt. Nó đã được công bố, thử nghiệm và phát hành một thời gian trước khi cạnh tranh, nhưng điều đó không làm cho nó trở nên lỗi thời hơn. Trong thực tế, chúng ta sẽ nói rằng nó là ngược lại.

Deep Learning Super Sampling là công nghệ sử dụng hệ thống mới sử dụng lõi Trí tuệ nhân tạo từ đồ họa Nvidia RTX . Lý do khá rõ ràng: DLSS sử dụng thuật toán dựa trên công việc của một AI đang học. Tuy nhiên, nó không hoàn toàn giống với thuật toán của Radeon Image Sharpening .

Trong trường hợp DLSS , một siêu máy tính được đào tạo để thay đổi kích thước hình ảnh.

• Lúc đầu, bạn được cung cấp hàng ngàn khung có và không có khử răng cưa và được yêu cầu tìm hiểu làm thế nào để tìm ra sự khác biệt, sau đó bạn được cung cấp một bộ ảnh ở độ phân giải trung bình hoặc thấp để thay đổi kích thước ở độ phân giải cao. Các hình ảnh được so sánh và nếu kết quả tương tự, thuật toán được cải thiện. Tuy nhiên, nếu nó có lỗi nghiêm trọng, các nhà nghiên cứu sửa nó và cố gắng làm cho máy tạo ra các quy tắc mới để làm điều đó tốt hơn.

Quá trình này được lặp đi lặp lại hàng ngàn hoặc hàng triệu lần trong nhiều ngày hoặc nhiều tháng để đào tạo AI.

Nó nhấn mạnh rằng trong khi RIS thực hiện các thay đổi để cải thiện hình ảnh và khắc phục hình ảnh ở chế độ nền, thì đây chỉ là cách khác. Ngoài ra, việc sử dụng Mạng nơ-ron cho phép quá trình này liên tục phát triển, giúp DLSS hoạt động ngày càng tốt hơn.

Đây là video nơi họ so sánh thuật toán xử lý hình ảnh cổ điển với thuật toán thử nghiệm dựa trên AI :

Tuy nhiên, có một nhược điểm là chúng ta chỉ có công nghệ này trong đồ họa Nvidia RTX . Bằng cách cần các lõi RT , không có đồ họa nào khác có thể cung cấp chức năng này.

Hơn nữa, để giới thiệu phần mềm này, chúng tôi không thể đơn giản thực hiện một công cụ, như trong cuộc thi. Trong trường hợp DLSS, mỗi nghiên cứu phải thực hiện nó "thủ công" trong mã của họ và đối với mỗi công cụ đồ họa có một số khác biệt. Vì lý do này, DLSS không dễ thực hiện.

RIS vs DLSS:

Do đó, kết luận rõ ràng nhất mà chúng tôi có thể cung cấp cho bạn là cả hai công nghệ đều đạt được những điều tương tự nhau, nhưng nhiệm vụ của chúng không quá giống nhau.

Nhược điểm là cả hai bị giới hạn trong nhãn hiệu của họ, vì vậy có vẻ như chúng ta sẽ không thể thấy sự kết hợp của cả hai trong tương lai gần. Mặc dù vậy, sử dụng nền tảng bạn sử dụng, bạn sẽ có một công nghệ tốt để dựa vào.

Ngày nay, thế giới linh kiện đang khuấy động và điều đó tốt cho người dùng.

• Các CPU đã trải qua một sự ra mắt tuyệt vời đã gây bất ổn cho Intel vĩ đại. Mặt khác, AMD đang đi một bước an toàn trong lĩnh vực đồ họa. Ngoài ra, đội màu xanh đang chuẩn bị đồ họa rời, vì vậy không ai biết chuyện gì sẽ xảy ra.

Ai biết được, có thể trong tương lai chúng ta có thể thấy RIS so với DLSS so với Công nghệ Intel . Hoặc có lẽ chúng ta có thể thấy sự kết hợp của hai hoặc ba công nghệ vì sự cạnh tranh có một sắc thái khác.

Như vậy, ở đây chúng tôi đã cho bạn thấy phần lớn sự khác biệt giữa hai công nghệ đáng kinh ngạc này. Chúng tôi hy vọng rằng bạn đã hiểu nó một cách dễ dàng và bạn đã học được điều gì đó mới. Hơn nữa, chúng tôi khuyến khích bạn đọc và tìm kiếm thông tin về các chủ đề này, vì những công nghệ mới này dựa trên những ý tưởng rất thú vị.

Còn bạn, bạn có nghĩ rằng Intel sẽ trở thành đối thủ thứ ba trong đồ họa tích hợp không? Bạn nghĩ công nghệ nào tốt hơn RIS so với DLSS ? Chia sẻ ý tưởng của bạn trong hộp bình luận.

Câu hỏi thường gặp về AMD RISNvidia DLSS