Компания NVIDIA запустила новый инструмент, предназначенный для наглядного сравнения работы разных технологий масштабирования изображения в играх.
Бесплатная программа NVIDIA ICAT (Image Comparison And Analysis) позволяет сравнивать геймплейные скриншоты и ролики. Она автоматически выстраивает кадры и позволяет плавно перемещаться по каждой сцене, увеличивать и уменьшать масштаб всех изображений одновременно. Таким образом, пользователи могут наглядно оценить различия в работе разных технологий апскейлинга. Очевидно, с помощью нового инструмента ICAT компания NVIDIA пытается доказать, что её технология Deep Learning Super Sampling (DLSS) обеспечивает лучший результат по сравнению с технологиями пространственного масштабирования, такими как AMD FidelityFX Super Resolution (FSR).
Отметим, методы пространственного масштабирования, такие как AMD FSR, запускают каждый из видеокадров игры по одному с помощью фиксированного алгоритма, и для их работы не требуется специальный графический процессор. С другой стороны, технология NVIDIA DLSS представляет собой метод временного масштабирования, который сравнивает несколько кадров и учитывает, как предметы движутся в сцене игры. Эти данные обрабатываются с помощью нейронной сети, которая работает исключительно на ядрах Tensor, доступных в GPU NVIDIA RTX.
Добавим, у NVIDIA также есть собственное решение пространственного масштабирования NVIDIA Image Scaling. 16 ноября компания разместила его на GitHub с открытым исходным кодом со своим собственным SDK и поддержкой всех производителей графических процессоров. Разработчики могут встроить его в свои игры точно так же, как AMD FSR. Кроме того, компания встроила NVIDIA Image Scaling в приложение GeForce Experience. И теперь пользователи смогут включить его для любой игры и настроить ползунок резкости в игре (чтобы видеть разницу) с помощью оверлея NVIDIA.
При этом сама NVIDIA отмечает, что DLSS работает лучше, чем NVIDIA Image Scaling, особенно когда речь заходит об улучшенной версии DLSS 2.3, обеспечивающей изображение с меньшим ореолом вокруг движущихся объектов. Наиболее заметна разница при отображении тонких объектов с множеством мерцающих краёв.
Источник: The Verge
