Ris vs dlss: qual tecnologia de redimensionamento de imagem é melhor?

Hoje falaremos sobre a comparação entre RIS e DLSS , duas tecnologias relacionadas à imagem da AMD e da Nvidia , respectivamente. É verdade que este segundo recebeu mais atenção de grande parte do público, mas não devemos subestimar o Radeon Image Sharpening . Embora suas implementações sejam diferentes, o que nos interessa é que suas tarefas sejam semelhantes.

Caso você esteja se perguntando, a imagem principal do artigo é uma comparação de imagens de Halo 2 vs Halo 2 Remastered. A melhoria visual não se deve a nenhum dos dois softwares, mas parece um pouco relacionada a nós, pois ambas as tecnologias regeneram e melhoram os quadros.

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Tecnologias de redimensionamento e retoque de imagem: RIS vs DLSS

Vamos começar definindo onde estão os limites do que estamos falando, certo? Na comparação entre RIS e DLSS, há muitas coisas a considerar, mas o que mais nos interessa é o objetivo de ambos os programas.

O que está claro para nós é que o Radeon Image Sharpening e o Deep Learning Super Sampling são tecnologias de redimensionamento e aprimoramento de imagem. No entanto, cada um tem uma implementação diferente.

As duas tecnologias “reduzem” o tamanho do quadro a ser renderizado e melhoram a qualidade da imagem para que essa alteração não seja perceptível.

• A primeira etapa garante que os gráficos e o processador possam trabalhar com muito menos carga de trabalho. Afinal, renderizar uma imagem em 1080p é um trabalho muito mais leve do que renderizá-lo em 4K . O segundo passo é um algoritmo que 'regenera' a imagem para que não pareça 1080p, mas 4K, por exemplo. Com mais ou menos sucesso, ambos os algoritmos fazem esse trabalho duro e (ou não) enganam nossos olhos.

Se o trabalho for bem-sucedido, o usuário desfrutará de fps mais alto com a mesma qualidade de imagem. No pior dos casos, veremos erros de cálculo, artefatos estranhos e outros pequenos erros.

Mas, como dizem alguns sábios, "o diabo está nos detalhes" . Assim como as asas de um morcego e as asas de um pássaro, RIS vs DLSS são tecnologias cujas tarefas convergem principalmente, mas cujas formas de alcançá-lo divergem. Por esse motivo, falaremos individualmente sobre cada implementação abaixo.

Solução da AMD : nitidez da imagem Radeon

A tecnologia que a AMD traz para o campo de jogo é bastante interessante. É implementado juntamente com a ferramenta de código aberto AMD Fidelity FX , o que significa que qualquer videogame com este pacote instalado desfrutará do AMD RIS .

A seção principal do Radeon Image Sharpening é o algoritmo de ajuste de contraste adaptativo. Ele tem um nome estranho, mas chega a nos dizer que retoca e melhora as imagens mais próximas da câmera, dificilmente retocando os fundos. A melhoria é notável em algumas texturas e a qualidade geral da imagem é excelente.

No entanto, essa funcionalidade pode ser combinada com o redimensionamento para maximizar a potência de nossos componentes. Em alguns títulos como Fornite , podemos reduzir a resolução para projetar nativamente.

Em nossa janela (1920 × 1080, por exemplo) , podemos ter uma resolução no jogo de 100% (1920 × 1080) ou 50% (960 × 540) . A redução de pixels torna o trabalho muito menos difícil e podemos obter mais fps, mas em troca a imagem é comprometida.

Por esse motivo, misturar a seção de retoque visual com uma imagem reduzida pode melhorar consideravelmente a experiência de jogo.

Outro ponto a ser observado é que essa tecnologia está disponível apenas para gráficos Navi e Polaris , embora não em todos os títulos. Só podemos ativar esses recursos em videogames com Fidelity FX e APIs DirectX 9 (somente Navi), DirectX 12 ou Vulkan .

Não é o melhor que existe, mas o importante é que seja orientado para o futuro. O próximo passo que a equipe vermelha deseja dar é oferecer suporte ao DirectX 11 .

Solução da Nvidia: Super Sampling de Deep Learning

A solução encontrada pela Nvidia é um pouco diferente. Foi anunciado, testado e lançado algum tempo antes da concorrência, mas isso não o torna mais antigo. De fato, diríamos que é o contrário.

O Deep Learning Super Sampling é uma tecnologia que usa o novo sistema que usa núcleos de Inteligência Artificial dos gráficos Nvidia RTX . O motivo é bem claro: o DLSS usa um algoritmo baseado no trabalho de uma IA que está aprendendo. No entanto, não é exatamente o mesmo algoritmo do Radeon Image Sharpening .

No caso do DLSS , um supercomputador é treinado para redimensionar imagens.

• No início, você recebe milhares de quadros com e sem antialiasing e é solicitado a aprender a encontrar as diferenças; depois, você recebe um conjunto de imagens em resolução média ou baixa para serem redimensionadas em alta resolução. As imagens são comparadas e, se o resultado for semelhante, o algoritmo está melhorando. No entanto, se houver bugs sérios, os pesquisadores o corrigem e tentam fazer a máquina gerar novas regras para melhorá-lo.

Esse processo é repetido milhares ou milhões de vezes ao longo de dias ou meses para treinar a IA.

Ele destaca que, embora o RIS faça alterações para melhorar a imagem e recupere as imagens em segundo plano, aqui é o contrário. Além disso, o uso de redes neurais permite que esse processo evolua continuamente, fazendo o DLSS funcionar cada vez melhor.

Aqui está um vídeo em que eles comparam um algoritmo de processamento de imagem clássico com um algoritmo de teste baseado em IA :

No entanto, tem a desvantagem de termos apenas essa tecnologia nos gráficos Nvidia RTX . Por precisar dos núcleos RT , nenhum outro gráfico pode oferecer essa funcionalidade.

Além disso, para introduzir este software, não podemos simplesmente implementar uma ferramenta, como na competição. No caso do DLSS, cada estudo deve implementá-lo "manualmente" em seu código e, para cada mecanismo gráfico, existem várias diferenças. Por esse motivo, o DLSS não é tão fácil de implementar.

RIS vs DLSS:

Portanto, a conclusão mais óbvia que podemos oferecer é que ambas as tecnologias alcançam coisas semelhantes, mas suas tarefas não são tão semelhantes.

A desvantagem é que os dois são limitados às suas marcas, então não parece que seremos capazes de ver uma combinação de ambos em um futuro próximo. Apesar disso, use a plataforma usada, você terá uma boa tecnologia para se apoiar.

Hoje, o mundo dos componentes está se agitando e isso é bom para os usuários.

• As CPUs experimentaram um ótimo lançamento que desestabilizou a grande Intel . Por outro lado, a AMD está dando um passo seguro no campo dos gráficos. Além disso, a equipe azul está preparando seus gráficos discretos, para que ninguém saiba o que vai acontecer.

Quem sabe, talvez no futuro possamos ver RIS x DLSS x Intel Technology . Ou talvez possamos ver uma combinação das duas ou três tecnologias, porque a concorrência tem outro tom.

Seja como for, aqui mostramos a maioria das diferenças entre essas duas tecnologias incríveis. Esperamos que você tenha entendido facilmente e que tenha aprendido algo novo. Além disso, recomendamos que você leia e procure informações sobre esses tópicos, pois essas novas tecnologias são baseadas em idéias muito interessantes.

E você, você acha que a Intel se estabelecerá como a terceira competição em gráficos integrados? Qual tecnologia você acha que é melhor RIS vs DLSS ? Compartilhe suas idéias na caixa de comentários.

Fonte: AMD RISNvidia DLSS SourceNvidia DLSS