Průvodce světem technologií NVIDIA: K čemu slouží a jak funguje DLSS
Seznam kapitol
NVIDIA označuje DLSS za revoluci v grafice a násobitel výkonu, který s pomocí umělé inteligence vytváří vyšší počet snímků a zvyšuje kvalitu obrazu. To je hodně silné prohlášení. Ukážeme si na praktických ukázkách, jak DLSS funguje, jeho výhody a nevýhody a otestujeme výkon.
DLSS (Deep Learning Super Sampling) je součástí balíku technologií NVIDIA RTX, u nějž si NVIDIA klade za cíl posunout herní grafiku zase o kus dál. DLSS využívá umělou inteligenci (AI) pro dosažení vyšších snímkových frekvencí při současném zachování vysoké kvality obrazového výstupu. NVIDIA k tomu přímo uvádí, že hra při využití DLSS renderuje obraz s nižším rozlišením a následně jej pomocí algoritmů využívajících umělou inteligenci zvětšuje na nativní rozlišení displeje.
Jak funguje DLSS reálně? Řada lidí si tot vysvětlení vykládá tak, že DLSS pracuje obdobně jako aplikace pro zvětšování (upscaling) obrázků. Aplikace jako ON1 Resize AI zvětšují malý obrázek na vyšší rozlišení a scházející detaily se pak pokoušejí „domyslet“ s využitím umělé inteligence. Nedostatky, které vzniknou zvětšením, se snaží opravit, chybějící informace doplnit z naučených vzorů nebo opakováním vzorů z aktuálního obrazu a výsledek ještě doostří.
Nutně to vede k mylné představě, že neuronová síť u DLSS dostane na vstupu snímek v polovičním rozlišení, obraz roztáhne a scházející informace si podobným způsobem „domýšlí“. A z toho vznikají domněnky, že je obraz rekonstruovaný pomocí DLSS nepřesný a musí mít nutně nižší kvalitu, než by měl, kdyby byl poctivě renderovaný v plném rozlišení displeje.
DLSS už si nevymýšlí. Jenom trošku
Jestli si DLSS od druhé generace scházející detaily vymýšlí, nebo ne, se dá snadno ověřit. Prostým zvětšováním obrazu s pomocí AI dnes například není možné rekonstruovat texty s příliš nízkým rozlišením tak, aby dávaly smysl. Ukážeme si to na například na snímcích ze hry RoboCop: Rogue City.
První pár obrázků srovnává výřez zvětšený z původního rozlišení 1280 × 720 bodů na 1920 × 1080 bodů pomocí aplikace pro upscaling ON1 Resize AI 2023. Umělá inteligence v něm dokáže interpolovat hrany, doostřit obraz, ale nemá dost informací na to, aby správně rekonstruovala i text. V místech, kde nebyl text v nižším rozlišení čitelný, je z něj jen změť nerozpoznatelných tvarů. A to navzdory tomu, že převzorkování obrazu v této kvalitě trvá řádově déle než u DLSS, jehož neuronová síť zpracovává snímek jen jednotky milisekund.
nativní rozlišení 1280 × 720 bodů (200 %) | zvětšení na 1920 × 1080 s ON1 Resize AI 2023
Zvětšený výřez snímku z RoboCop: Rogue City
Jen malé upozornění – kvůli tomu, že náš web používá responzivní design, budou výřezy ve srovnání výše u většiny zařízení zmenšené a méně ostré než původně (obvykle interpolované z šířky 960 na 720 pixelů). Proto doporučím, abyste si raději otevřeli celé snímky v původním rozlišení (přes odkazy Stáhnout obrázek) a porovnávali originální snímky v plném rozlišení při měřítku zobrazení 100 %.
nativní rozlišení 1280×720 bodů | zvětšení na 1920 × 1080 pomocí ON1 Resize AI 2023
A teď zkuste výsledek zvětšování obrázku s pomocí AI porovnat s dvojicí následujících snímků, které srovnávají hru v nativním rozlišení 1920 × 1080 bodů s nastavením DLSS Quality. V tomto režimu by mělo DLSS při rekonstrukci vycházet ze stejného rozlišení 1280 × 720 bodů jako u předchozího srovnání v první ukázce.
Upscaling OFF, 1920x1080 (nativní rozlišení) | DLSS Quality, 1920×1080
A opět raději ještě oba obrázky v původním plném rozlišení 1920 × 1080 bodů (pozor, ať je neprohlížíte ve vyskakovacím okně zvětšené či zmenšené přes prohlížeč, to je rovněž rozostří).
Upscaling OFF, 1920x1080 (nativní rozlišení) | DLSS Quality, 1920×1080
Vidíte, že přestože by DLSS mělo s nastavením Quality vycházet ze snímku se stejným rozlišením 1280 × 720 bodů, výsledek se od klasického upscalingu obrazu pomocí AI liší propastně a kvalitou je srovnatelný s nativním rozlišením 1920 × 1080 bodů. O snímku zvětšovaném pomocí specializované aplikace, která při zvětšení rovněž využívá AI, se totéž nedá říct.
V následující kapitole se podíváme, kde DLSS vzalo scházející detaily, pokud si je nemohlo v takové kvalitě „domyslet“.
Sponzorovaný redakční článek
Autorem článku je redaktor našeho webu. Text reprezentuje názory autora, vychází z našich nezávislých testů a obsahuje výsledky našich měření. Mohl vzniknout díky finanční podpoře partnera. Děkujeme!
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
