Теги → масштабирование

Технология масштабирования Radeon Super Resolution повысит FPS в играх до 70 %

На выставке CES 2022 компания AMD представила технологию масштабирования Radeon Super Resolution (RSR). По словам компании, она будет поддерживаться в тысячах различных игр. Релиз технологии состоится до конца первого квартала 2022 года в составе графического драйвера Radeon Software Adrenaline Edition. Использование RSR обещает большой прирост производительности в игровых проектах.

Источник изображений: AMD

Источник изображений: AMD

Компания опубликовала на своём YouTube-канале ролик, в котором заявляется о 70-процентном приросте производительности в играх с использованием Radeon Super Resolution при масштабировании изображения с разрешения 1440p до 4K.

Ранее компания также показывала рекламные материалы, в которых говорилось о 55-процентной прибавке производительности в игре Warframe с использованием RSR. При активации функции частота кадров в игре в родном разрешении 4K с 222 FPS повысилась до 346 FPS при использовании RSR.

В основе технологии Radeon Super Resolution используется технология масштабирования AMD FidelityFX Super Resolution. Только в отличие от последней RSR реализована на уровне драйвера и не требует поддержки игровых разработчиков для её реализации в играх.

«Radeon Super Resolution (RSR) — это функция масштабирования, встроенная в видеодрайвер, которая использует тот же алгоритм, что и наша технология AMD FidelityFX Super Resolution (FSR). При использовании Radeon Super Resolution игроки смогут получить преимущество в виде более высокого уровня производительности в любой совместимой игре», — объясняет AMD.

Активировать функцию RSR можно будет в настройках драйвера Radeon Software. После этого при понижении разрешения в самой игре RSR автоматически проведёт масштабирование картинки до родного разрешения экрана монитора.

Технология Radeon Super Resolution будет поддерживаться на видеокартах AMD Radeon RX, начиная с моделей RX 5000 и новее.

AMD выпустит технологию Radeon Super Resolution — программный FSR «для всех» игр

Компания AMD представит технологию Radeon Super Resolution (RSR) для своих видеокарт, которая станет аналогом технологии пространственного масштабирования (апскелинга) изображения в играх NVIDIA Image Scaling. Как пишет VideoCardz, речь по сути идёт о технологии FidelityFX Super Resolution (FSR), но на уровне драйвера и с поддержкой большинства игр.

Источник изображений: VideoCardz

Источник изображений: VideoCardz

Слово «большинство» добавлено неслучайно. Технология RSR будет работать только в тех играх, которые поддерживают режим «эксклюзивного полного экрана». К счастью, основная масса современных игровых проектов обладает такой поддержкой.

По имеющимся данным, технология RSR основана на алгоритме FSR 1.1 и будет работать на уровне драйвера. Технология позволяет обойти главную проблему, связанную с использованием проприетарных технологий масштабирования изображения, являющихся неотъемлемой частью графического конвейера. Чаще всего эта проблема проявляется в сложности масштабирования пользовательского интерфейса в играх, который как правило отрисовывается (рендерится) в родном разрешении. Иными словами, RSR не потребует поддержки от игровых разработчиков, поскольку функция будет реализовываться непосредственно через видеодрайвер Radeon.

Технология Radeon Super Resolution будет представлена в январе. На данный момент известно, что она будет поддерживаться видеокартами Radeon RX 5000 и новее. О поддержке более старых графических ускорителей AMD пока ничего неизвестно. Больше деталей о технологии RSR мы, скорее всего, узнаем в ходе выставки CES 2022.

Google научила искусственный интеллект повышать разрешение фото до 16 раз без потери качества

Google опубликовала в своём блоге исследование специалистов из внутренней команды Brain Team, озаглавленное как «Создание высокоточных изображений с использованием моделей диффузии». В статье исследователи рассказывают о новых достижениях, которые они сделали в области масштабирования цифровых изображений без потери качества.

petapixel.com

petapixel.com

Специалисты Google Brain Team натренировали модель машинного обучения превращать фотографии с низким разрешением в детализированные изображения с высоким разрешением практически без потери качества. Эксперты считают, что их разработка может использоваться в самых разных целях: от улучшения старых семейных фото до повышения качества медицинских изображений.

petapixel.com

petapixel.com

Концепция диффузионных моделей изучается Google с 2015 года, однако до недавнего времени поисковый гигант отдавал предпочтение другому семейству методов обучения ИИ — глубоким генеративным моделям. Компания обнаружила, что результаты нового подхода заметно превосходят существующие технологии.

petapixel.com

petapixel.com

Новый подход получил обозначение SR3. Google говорит, что SR3 — это модель диффузии со сверхвысоким разрешением, которая создаёт изображение с высоким разрешением из чистого шума, опираясь на исходную картинку с низким разрешением. Модель обучается процессу искажения изображения, при котором шум постепенно добавляется к изображению до тех пор, пока не останется только чистый шум. Затем алгоритм обращает процесс вспять, постепенно удаляя шум, с изображения, руководствуясь исходной картинкой с низким разрешением.

petapixel.com

petapixel.com

Было обнаружено, что наилучшие результаты SR3 демонстрирует при масштабировании портретов и снимков природы. Алгоритм позволяет добиться фотореалистичного изображения при повышении разрешения портретов до шестнадцати раз.

petapixel.com

petapixel.com

Как только Google убедилась, насколько эффективна SR3, компания пошла ещё дальше, предложив ещё один подход под названием CDM, который представляет собой модель условно-классовой диффузии. CDM обучена на данных ресурса ImageNet, содержащего более 14 миллионов изображений с высоким разрешением. CDM предлагает каскадный подход, при котором сначала генерируется изображение с низким разрешением, за которым следует работа SR3 по созданию изображений с высоким разрешением, которое постепенно повышается до максимально возможного. По данным Google, изображение с разрешением 32 × 32 пикселя может быть увеличено до 256 × 256 пикселей без ощутимых потерь, в восемь раз. Картинку с разрешением 64 × 64 пикселя и вовсе удалось масштабировать до разрешения 1024 × 1024 пикселя, в 16 раз.

petapixel.com

petapixel.com

Результаты работы ИИ действительно впечатляют. Окончательные изображения, несмотря на мелкие огрехи, выглядят действительно очень хорошо и большинством пользователей воспринимаются как оригинальные снимки.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Слухи: Geely готовит поглощение компании Meizu для выхода на рынок смартфонов 6 мин.
Игровой смартфон Lenovo Legion Y90 получит Snapdragon 8 Gen 1 с активным кулером и 18 Гбайт оперативной памяти 2 ч.
Число абонентов китайских 5G-сетей за год увеличилось почти на 400 млн 2 ч.
Cooler Master представила компьютерные корпуса MasterBox TD300 Mesh и MasterBox 500 2 ч.
Космическая обсерватория NASA Swift перешла в безопасный режим из-за сбоя оборудования 2 ч.
Geely и Renault договорились о совместной разработке и производстве гибридов в Южной Корее 2 ч.
Учёные предположили, что под поверхностью одного из спутников Сатурна скрывается океан 3 ч.
Флагманские платы ASRock Z690 Aqua для процессоров Intel Alder Lake выйдут 28 января по цене от $1300 4 ч.
Росатом работает над тем, чтобы построить в Киргизии и Филиппинах АЭС малой мощности 4 ч.
Intel объявила о постройке мега-завода по производству чипов в Огайо за $20 млрд 6 ч.