NVIDIA DLSS為我們帶來了什麼?

奇異果

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DLSS (Deep Learning Super Sample,深度學習超級採樣),運用已訓練完成的神經網絡,搭配經過 64 倍採樣的場景,套用適當的顏色來創建更平滑的邊緣並提高圖像品質,與其他反鋸齒模式相比,DLSS 不僅畫質更為精細,同時也減少偽成像造成的閃爍或疊影,由於 DLSS 是靠 Tensor 核心處理,原本的流處理器模組無須再負擔反鋸齒運算。

白話文:透過 TensorCore 做反鋸齒的工作,補幀強化細節,讓原本只能做專業領域,深度學習的技術可以應用在遊戲,節省 GPU、CPU 負擔提高FPS何樂不為。

舉個相似的例子:madVR、SVP 影片補禎
透過工具軟體內的演算法,把23.976 fps的影片,提升至144發燒友在追求的東西,
相對的就需要使用到較多的CPU跟顯示卡性能,但在遊戲中分秒必爭,沒這麼多硬體資源可以壓榨。
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Deep Learning相關實際應用:
在搜集DLSS的相關資料,大多只講技術架構展示資料有限,目前看到成果比較簡單易懂的,透過深度學習圖像修復,透過一演算法跟反覆訓練把低像素的照片,合成一張高像素的照片。
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資料來源:Partial Convolution 圖像修復任務PConv簡介
這邊我只擷取一部分,深度學習在影像層面的應用,進一步的細解就請大神們補充或指教。

測試平台:
CPU:intel i7 8700K
RAM:美光 DDR4 3000 16G X2
M/B :ASUS Z370-F Gaming
VGA:NVIDIA RTX2060 創始版
畫面設定:2560x1440
特效等級:最高
驅動版本 425.31

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下面我整理了三個有DLSS的遊戲截圖


冒險聖歌
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戰地風雲5
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戰慄深隧:流亡
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原圖備份:GOOGLE雲
原圖素材我是做了四五個場景,但BF5的場景幾乎差異不大,加上網站圖片壓縮,我就沒特別製作比較的對比圖,只抓幾個差異比較明顯的。

說白了DLSS技術也就是在解析度與幀數取捨之間的新平衡方法,用了深度學習等創新技術,畢竟這功能不是萬靈藥,玩過了頭就會像開美顏一樣。
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影片來源:youtube

也許現階段它不夠完美,不過值得期待後續的發展,從最一開始RTX發表會只大概聽懂,反鋸齒更厲害FPS有改善,直到我看到冒險聖歌同個場景的截圖,才發現一直搞錯重點,花了一兩個小時整理的遊戲截圖全部重做,在RTX2060 2K 解析度下的表現,DLSS開啟都有提升 10~15的FPS,如果仔細去比較畫面變得更銳利,環境的貼圖顏色也稍有不同,剩下的就各位自己判斷。
 

REMIXTAIWAN

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看了縮圖實在看不出DLSS和TAA的差距,如果在畫面看不出的情況下能增加FPS那當然是最好,不過TAA沒記錯的話不是最基本的反鋸齒嗎? 我記的MSAA畫面效果比TA好上不少,但是更吃效能就是了,不知道MSAA的畫面和DLSS比較起起來如何
 
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