Сегодня 23 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Intel научила ИИ оценивать, как апскейлинг и генерация кадров влияют на качество графики в играх

Intel представила ИИ-инструмент CGVQM, который позволяет объективно оценивать качество изображений в современных играх. Модель анализирует искажения, возникающие при использовании технологий масштабирования и улучшения графики, таких как апскейлинг (DLSS, FSR, XeSS), генерация кадров и другие методы рендеринга.

 Источник изображения: Intel

Источник изображения: Intel

Традиционные метрики, например PSNR, не всегда подходят для оценки игровой графики, поскольку изначально были созданы для анализа сжатого видео. Они не учитывают специфические артефакты, возникающие при использовании апскейлеров, трассировки лучей или динамического затенения. Например, в процессе обработки могут появляться мерцание, гостинг (ghosting), ступенчатость, разрывы объектов и другие. Новая метрика под названием Computer Graphics Visual Quality Metric (CGVQM) использует искусственный интеллект для анализа видеоряда и выявления дефектов, вызванных современными методами обработки изображений.

Команда исследователей из Intel — Акшай Джиндал (Akshay Jindal), Набиль Садака (Nabil Sadaka), Антон Соченов (Anton Sochenov) и другие, предложила двухэтапный подход. Сначала они собрали датасет CGVQD, который включает нейросетевое шумоподавление, апскейлинг, интерполяцию кадров и адаптивное затенение, а затем на его основе обучили нейросеть CGVQM, способную оценивать качество изображения так же, как это делает человек.

Для калибровки модели группе добровольцев показали видеоролики из набора данных и попросили оценить артефакты по шкале от «незаметных» до «сильно раздражающих». Эти данные и стали основой для обучения 3D-свёрточной нейросети (3D-CNN) на базе архитектуры ResNet-18, которая позволяет анализировать не только пространственные, но и временные искажения, что критически важно для видео.

В итоге, в тестах CGVQM превзошла большинство существующих метрик, особенно при работе с собственным набором данных. Модель версии CGVQM-5 показала результат, близкий к человеческой оценке, а более простая CGVQM-2 заняла третье место среди протестированных систем. При этом CGVQM способна анализировать и сторонний контент, не входящий в обучающую выборку, что делает её универсальным инструментом.

В будущем, как пишет Tom's Hardware, исследователи рассматривают переход на архитектуру трансформеров для повышения производительности. Также в метрику могут добавить анализ оптического потока для более детальной оценки.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Perplexity запустила ИИ-агента для электронной почты — он будет копаться в Outlook и Gmail за $200 в месяц 4 ч.
Комедийное приключение The Dungeon Experience от автора Paradigm заручилось поддержкой Devolver Digital и получило демоверсию в Steam 5 ч.
Американский TikTok избавят от китайских корней — Oracle с нуля переобучит рекомендательный алгоритм 7 ч.
Konami поинтересовалась, ремейки каких Metal Gear фанаты хотят увидеть после Metal Gear Solid Delta: Snake Eater 8 ч.
Обновление Windows 11 сломало приложения для Blu-ray и цифрового ТВ 9 ч.
Майкл Делл, Ларри Эллисон и Лахлан Мёрдок войдут в группу покупателей американского сегмента TikTok 9 ч.
Журналисты проанализировали, почему всё меньше и меньше игр Xbox выходит на дисках 9 ч.
Навязчивые cookie-баннеры могут исчезнуть — в ЕС поняли, что они неэффективны 10 ч.
Календарь релизов — 22–28 сентября: Silent Hill f, Endless Legend 2 и Sonic Racing: CrossWorlds 10 ч.
Microsoft добавила в Windows 11 видеообои — впервые со времён Vista 11 ч.