Ris vs dlss: ما هي تقنية تحسين الصورة؟

سنتحدث اليوم عن المقارنة بين RIS مقابل DLSS ، وهما تقنيتان مرتبطتان بصورة AMD و Nvidia ، على التوالي. صحيح أن هذه الثانية قد حظيت باهتمام أكبر من جزء كبير من الجمهور ، ولكن يجب ألا نقلل من Radeon Image Sharpening . على الرغم من أن عمليات التنفيذ مختلفة ، فإن ما يهمنا هو أن مهامهم متشابهة.

في حال كنت تتساءل ، فإن الصورة الرئيسية للمقالة هي مقارنة صور Halo 2 مقابل Halo 2 Remastered. لا يرجع التحسن البصري إلى أي من البرنامجين ، ولكن يبدو أنه مرتبط إلى حد ما بنا ، حيث أن كلا التقنيتين تجدد وتحسن الإطارات.

فهرس المحتويات

تقنيات إعادة التصوير وتنقيح الصور: RIS مقابل DLSS

دعونا نبدأ بتحديد أين هي حدود ما نتحدث عنه ، أليس كذلك؟ في مقارنة RIS مقابل DLSS ، هناك العديد من الأشياء التي يجب مراعاتها ، ولكن ما يهمنا أكثر هو الغرض من كلا البرنامجين.

ما هو واضح بالنسبة لنا هو أن كل من Radeon Sharpening و Deep Learning Super Sampling يعيدان تقنيات إعادة الصور وتحسينها. ومع ذلك ، كل واحد لديه تنفيذ مختلف.

تعمل كلتا التقنيتين على "تقليل" حجم الإطار المطلوب تقديمه ثم تحسين جودة الصورة بحيث لا يكون هذا التغيير ملحوظًا.

• تضمن الخطوة الأولى أن تعمل كل من الرسومات والمعالج بحجم عمل أقل بكثير. بعد كل شيء ، يعد تقديم صورة بدقة 1080 بكسل مهمة أخف بكثير من تقديمها بدقة 4K . والخطوة الثانية هي خوارزمية "تجدد" الصورة بحيث لا تبدو بدقة 1080 بكسل ، ولكن بدقة 4K ، على سبيل المثال. مع نجاح أكثر أو أقل ، تقوم كل من الخوارزميات بهذا العمل الشاق و (أو لا) تخدع أعيننا.

إذا تم تنفيذ المهمة بشكل جيد ، فسيتمتع المستخدم بمعدل إطارات أعلى في الثانية على قدم المساواة مع جودة الصورة المتطابقة. في أسوأ الحالات ، سنرى الحسابات الخاطئة والتحف الغريبة والأخطاء الصغيرة الأخرى.

ولكن كما يقول بعض الحكماء "الشيطان يكمن في التفاصيل" . تمامًا مثل أجنحة الخفافيش وأجنحة الطائر ، RIS vs DLSS هي تقنيات تتقارب مهامها في الغالب ، ولكن تختلف طرق تحقيقها. لهذا السبب ، سنتحدث بشكل فردي عن كل تنفيذ أدناه.

حل AMD : Radeon Image Sharpening

التكنولوجيا التي تجلبها AMD إلى ساحة اللعب مثيرة للاهتمام للغاية. يتم تنفيذه جنبًا إلى جنب مع أداة مفتوحة المصدر AMD Fidelity FX ، مما يعني أن أي لعبة فيديو مثبتة عليها هذه الحزمة ستستمتع بـ AMD RIS .

القسم الرئيسي من Radeon Image Sharpening هو خوارزمية ضبط التباين التكيفية. يحمل اسمًا غريبًا ، لكنه يأتي ليخبرنا أنه ينقح ويحسن الصور الأقرب إلى الكاميرا بينما لا يكاد ينقذ الخلفيات. التحسن ملحوظ في بعض القوام وجودة الصورة الشاملة ممتازة.

ومع ذلك ، يمكن دمج هذه الوظيفة مع إعادة القياس لزيادة قوة مكوناتنا إلى أقصى حد. في بعض العناوين مثل Fornite ، يمكننا تقليل الدقة لعرضها محليًا.

في نافذتنا (1920 × 1080 ، على سبيل المثال) ، يمكن أن يكون لدينا دقة في اللعبة بنسبة 100٪ (1920 × 1080) أو 50٪ (960 × 540) . إن تقليل وحدات البكسل يجعل العمل أقل صعوبة بكثير ويمكننا الحصول على المزيد من الإطارات في الثانية ، ولكن في مقابل الصورة تتعرض للخطر.

لهذا السبب ، فإن مزج قسم التنقيح المرئي مع الصورة المصغرة يمكن أن يحسن بشكل كبير من تجربة اللعب.

نقطة أخرى جديرة بالملاحظة هي أن هذه التكنولوجيا متاحة فقط لرسومات Navi و Polaris ، على الرغم من أنها ليست متوفرة في جميع العناوين. يمكننا فقط تنشيط هذه الميزات في ألعاب الفيديو مع Fidelity FX و APIs DirectX 9 (Navi فقط) أو DirectX 12 أو Vulkan .

ليس أفضل ما هو موجود ، ولكن الشيء المهم هو أنه موجه للمستقبل. الخطوة التالية التي يريد الفريق الأحمر اتخاذها هي تقديم الدعم لـ DirectX 11 .

حل Nvidia: Deep Learning Super Sampling

الحل الذي توصلت إليه نفيديا مختلف إلى حد ما. تم الإعلان عنه واختباره وإصداره قبل بعض الوقت من المنافسة ، ولكن هذا لا يجعله أكثر تأريخًا. في الواقع ، يمكننا أن نقول أن العكس هو الصحيح.

تقنية Deep Learning Super Sampling هي تقنية تستخدم النظام الجديد الذي يستخدم نوى الذكاء الاصطناعي من رسومات Nvidia RTX . والسبب واضح تمامًا: يستخدم DLSS خوارزمية تستند إلى عمل الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم. ومع ذلك ، فهي ليست بالضبط نفس الخوارزمية التي تستخدمها Radeon Image Sharpening .

في حالة DLSS ، يتم تدريب الكمبيوتر العملاق على تغيير حجم الصور.

• في البداية يتم إعطاؤك آلاف الإطارات مع التحيز أو بدون التحيز ويطلب منك معرفة كيفية العثور على الاختلافات ، ثم يتم منحك مجموعة من الصور بدقة متوسطة أو منخفضة ليتم تغيير حجمها بدقة عالية. تتم مقارنة الصور ، وإذا كانت النتيجة متشابهة ، فإن الخوارزمية تتحسن. ومع ذلك ، إذا كان بها أخطاء خطيرة ، فإن الباحثين يصححونها ويحاولون جعل الآلة تولد قواعد جديدة للقيام بذلك بشكل أفضل.

تتكرر هذه العملية آلاف أو ملايين المرات على مدار أيام أو شهور لتدريب الذكاء الاصطناعي.

يسلط الضوء على أنه في حين تقوم RIS بإجراء تغييرات لتحسين الصورة وإلغاء الصور في الخلفية ، فهذه هي الطريقة الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح استخدام الشبكات العصبية لهذه العملية بالتطور المستمر ، مما يجعل DLSS يعمل بشكل أفضل وأفضل.

في ما يلي مقطع فيديو يقارنون فيه خوارزمية معالجة الصور الكلاسيكية بخوارزمية اختبار قائمة على الذكاء الاصطناعي :

ومع ذلك ، فإن لها عيوب أن لدينا هذه التكنولوجيا فقط في رسومات Nvidia RTX . من خلال الحاجة إلى نوى RT ، لا يمكن أن توفر أي رسومات أخرى هذه الوظيفة.

علاوة على ذلك ، لتقديم هذا البرنامج ، لا يمكننا ببساطة تنفيذ أداة ، كما هو الحال في المنافسة. في حالة DLSS ، يجب على كل دراسة أن تنفذها "يدويًا" في الكود الخاص بها ، ولكل محرك رسومات هناك اختلافات عديدة. لهذا السبب ، ليس من السهل تنفيذ DLSS .

RIS مقابل DLSS:

لذلك ، فإن الاستنتاج الأكثر وضوحًا الذي يمكننا تقديمه لك هو أن كلا التقنيتين تحققان أشياء متشابهة ، لكن مهامهما ليست متشابهة جدًا.

الجانب السلبي هو أن الاثنين يقتصران على علاماتهما التجارية ، لذلك لا يبدو أننا سنتمكن من رؤية مزيج منهما في المستقبل القريب. على الرغم من ذلك ، استخدم النظام الأساسي الذي تستخدمه ، سيكون لديك تقنية جيدة تعتمد عليها.

اليوم ، عالم المكونات مثير ، وهذا جيد للمستخدمين.

• شهدت وحدات المعالجة المركزية إطلاقًا رائعًا أدى إلى زعزعة استقرار Intel الرائعة. من ناحية أخرى ، تسير AMD بخطوة آمنة في مجال الرسومات. أيضا ، يقوم الفريق الأزرق بإعداد رسوماته المنفصلة ، لذلك لا أحد يعرف ما سيحدث.

من يدري ، ربما في المستقبل يمكننا أن نرى RIS مقابل DLSS مقابل تقنية Intel . أو ربما يمكننا رؤية مزيج من اثنين أو ثلاثة من التقنيات لأن المنافسة تأخذ صبغة أخرى.

كن على هذا النحو ، فقد أظهرنا لك هنا غالبية الاختلافات بين هاتين التقنيتين المذهلتين. نأمل أن تكون قد فهمت ذلك بسهولة وأنك قد تعلمت شيئًا جديدًا. علاوة على ذلك ، نشجعك على قراءة والبحث عن معلومات حول هذه الموضوعات ، حيث أن هذه التقنيات الجديدة تستند إلى أفكار مثيرة للاهتمام للغاية.

وأنت ، هل تعتقد أن إنتل ستثبت نفسها كمنافسة ثالثة في الرسومات المتكاملة؟ ما هي التكنولوجيا التي تعتقد أنها أفضل من RIS مقابل DLSS ؟ شارك أفكارك في مربع التعليقات.

الأسئلة المتداولة حول AMD RISNvidia DLSS SourceNvidia DLSS