DLSSは画質に影響しますが、NVIDIAは迅速に対応します

DLSSの比較

待望のMetro：Exodusゲームがついに登場し、レイトレーシングとディープラーニングスーパーサンプリング（DLSS）が登場しました。さらに、バトルフィールド5はDLSSを可能にするアップデートを受け取りました。 NvidiaのRTXシリーズは、ついに適切に輝く遊び場を見つけています。 RTXカードラインのTensorコアの要点は、反射を改善し、ゲームをより「リアル」にすることでした。これを実現するために、カードはレイトレーシングなどのグラフィック設定を操作します。ただし、リリース後すぐに、これらの設定がパフォーマンスに大きく影響することがわかりました。

Nvidiaはこれを理解し、すでに解決策に取り組んでいました。そのソリューションはDLSSです。 DLSSを使用すると、ゲームはパターンやトレンドから効果的に「学習」し、そのデータを保存して、貴重なコンピューティングパフォーマンスを使用して画像を再作成するのではなく、将来の使用に備えて提示できます。 DLSSのような機能により、ゲームはより高いフレームレートを維持し、より高い解像度でよりプレイしやすくなります。ただし、ゲーマーがこれまでに受け取ったDLSSには、手元にわずかな問題があります。

現時点でのDLSSの問題

ゲーマーがこの機能に直面している問題は、この機能を有効にすると、画質が歪んだり台無しになったりすることです。それがデータのキャッシュ方法の問題なのか、それとも他の問題なのかは、NVIDIAが見つけて修正するためのものです。現時点では、より流動的なゲーム体験を維持するためにプレイヤーが対処しなければならないものです。本質的に、それはグラフィックスのパフォーマンスのトレードオフです。

NVIDIAのディープラーニングのテクニカルディレクターであるAndrewEdelstienが投稿しました この NVIDIAのウェブサイトで。アップロードの目的は、問題が蔓延している理由をユーザーがよりよく理解できるようにすることでした。 DLSSは、60 fps以下で、より高い解像度で使用することを目的としていたと彼は言います。そうしないと、DLSSのパフォーマンスが大幅に向上することはありません。さらに、画質の問題に関しては、問題はやがて修正されると彼は言った。

深層学習アルゴリズムは、将来の使用のために状況を理解して再現するために大量の基本データを必要とするアルゴリズムです。クリスタルクリアなレプリカを作成する前に、同じシーンを何百回も分析する必要があるかもしれません。おそらくそれはアンドリューが彼のアップロードで転送したかったものです。もちろん、NVIDIAはアルゴリズムの速度と分析機能の改善に取り組んでいます。ただし、当面の間は、より多くの時間を与えることしかできず、そのような時間が経過することで改善されることを願っています。