Ris対dlss：どの画像再スケーリングテクノロジーの方が優れていますか？

本日は、 AMD と Nvidiaのイメージにそれぞれ関連する2つのテクノロジーである RIS と DLSSの比較についてお話します。この2度目が大部分の人々から注目を集めたことは事実ですが、 Radeon Image Sharpeningを過小評価してはなりません。 それらの実装は異なりますが、私たちが興味を持っているのは、それらのタスクが似ていることです。

ご参考までに、記事のメイン画像はHalo 2とHalo 2 Remasteredの画像の比較です。視覚的な改善は2つのソフトウェアのいずれかによるものではありませんが、どちらのテクノロジーもフレームを再生成して改善するため 、私たちと多少関係があるようです。

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リスケーリングと画像レタッチの技術： RISとDLSS

私たちが話していることの限界がどこにあるのかを定義することから始めましょうか？ RISとDLSSの比較では、考慮すべき点がたくさんありますが、私たちにとって最も関心があるのは、両方のプログラムの目的です。

Radeon Image Sharpening と Deep Learning Super Samplingの両方が、 再スケーリングと画像処理の技術であることは明らかです。ただし、それぞれの実装は異なります。

どちらのテクノロジーも、レンダリングされるフレームのサイズを 「縮小」してから、この変化が目立たなくなるように画質を向上させます。

最初のステップでは、グラフィックスとプロセッサーの両方がはるかに少ないワークロードで動作できるようにします。 結局のところ、画像を 1080p でレンダリングする方が、 4K でレンダリングするよりもはるかに軽量です。2番目のステップは、画像を「再生成」して、 1080pではなく、たとえば4Kに見えるようにするアルゴリズムです 。多かれ少なかれ成功すると、両方のアルゴリズムがこのハードワークを実行し、 私たちの目をだます（またはしない）。

仕事がうまくできていれば、ユーザーは同じ画質と同等の高いfpsを楽しむことができます。最悪の場合、計算の誤り、奇妙なアーティファクト、その他の小さなバグが見られます。

しかし、一部の賢明な男性が「悪魔は細部にいる」と言っているように。コウモリの羽と鳥の羽のように、 RISとDLSS は、ほとんどのタスクが収束するテクノロジですが、その達成方法は異なります。 このため、以下では各実装について個別に説明します。

AMDのソリューション： Radeon Image Sharpening

AMD が競争の場にもたらした技術は非常に興味深いものです。 これは、オープンソースツール AMD Fidelity FX と一緒に実装されます。つまり、このパックがインストールされているビデオゲームはすべて AMD RIS を楽しむことができます。

Radeon Image Sharpening の主要なセクションは、 適応コントラスト調整アルゴリズムです。 奇妙な名前ですが、背景にほとんど手を加えずに、カメラに最も近い画像を修整して改善しているということになります。 一部のテクスチャでは改善が目立ち、全体的な画質は優れています。

ただし、この機能を再スケーリングと組み合わせて 、コンポーネントの能力を最大限に引き出すことができます。 Fornite などの一部のタイトルでは、解像度を下げてネイティブに投影できます。

ウィンドウ（1920×1080など）では、 ゲーム内の解像度を 100％（1920×1080）または 50％（960×540）にすることができます。 ピクセル数を減らすと、作業がはるかに難しくなり、fpsを増やすことができますが、その代わりに画像が損なわれます。

このため、ビジュアルレタッチセクションと縮小画像を混在させると、ゲーム体験を大幅に向上させることができます。

注意すべきもう1つの点は、このテクノロジーはすべてのタイトルではありませんが、 Navi および Polaris グラフィックスでのみ使用できることです 。これらの機能をアクティブにできるのは、 Fidelity FX と API DirectX 9（Naviのみ）、DirectX 12 または Vulkanを 備えたビデオゲーム のみです。

それは最高ではありませんが、重要なことはそれが将来に向けられているということです。 赤いチームが取ろうとしている次のステップは、 DirectX 11のサポートを提供することです。

Nvidiaのソリューション：ディープラーニングスーパーサンプリング

Nvidia が考え出したソリューションは多少異なります。 それは発表され、テストされ、競争の少し前にリリースされましたが、それはそれをより古くするわけではありません。 実際、それは逆です。

ディープラーニングスーパーサンプリングは、 Nvidia RTX グラフィックスの Artificial Intelligence コアを使用する新しいシステムを使用するテクノロジーです。その理由は非常に明確です。DLSS は、 学習している AI の作業に基づいたアルゴリズムを使用します。ただし、これは Radeon Image Sharpening とまったく同じアルゴリズムではありません。

DLSS の場合、スーパーコンピュータは画像のサイズを変更するように訓練されています。

最初に、アンチエイリアスの有無にかかわらず何千ものフレームが与えられ、違いを見つける方法を学ぶように求められ、次に、高解像度でサイズ変更される中または低解像度の画像のセットが与えられます。画像が比較され、結果が類似している場合、アルゴリズムは改善されています。 ただし、深刻なバグがある場合、研究者はそれを修正し、マシンに新しいルールを生成させて、より適切に実行できるようにします。

このプロセスは、 AI をトレーニングするために数日または数か月にわたって数千回または数百万回繰り返されます。

これは、 RIS が画像を改善するために変更を加え、背景の画像を再スケーリングする一方で、 ここではその逆にすぎないことを強調しています。さらに、ニューラルネットワークを使用すると、 このプロセスを継続的に進化させることができ、 DLSSの機能がますます向上します。

以下は、従来の画像処理アルゴリズムと AI ベースのテストアルゴリズムを比較するビデオです。

ただし、 このテクノロジは Nvidia RTX グラフィックスでしか使用できないという欠点があります。 RT コアが必要なため、この機能を提供できる他のグラフィックスはありません。

さらに、このソフトウェアを導入するには、競合他社のようにツールを単純に実装することはできません。 DLSS の場合、各スタディはコードに "手動で" 実装する必要があり、各グラフィックエンジンにはいくつかの違いがあります。このため、 DLSSの 実装はそれほど簡単ではありません。

RIS対DLSS：

したがって、私たちがあなたに提供できる最も明白な結論は、 両方のテクノロジーが同様のことを達成するが、それらのタスクはそれほど類似していないということです。

欠点は、2つがブランドに限定されているため、近い将来両方の組み合わせを見ることができないようです。それにもかかわらず、使用しているプラットフォームを使用すれば、頼りになる優れたテクノロジーが手に入ります。

今日、コンポーネントの世界は激動しており、それはユーザーにとって良いことです。

CPU は、優れた Intel を不安定にしている素晴らしい発売を経験しました。一方、 AMDは グラフィックスの分野で安全な一歩を踏み出しています。 また、青いチームは個別のグラフィックを準備しているため、 何が起こるか誰も知りません。

だれが知っているか、将来的には、 RIS対DLSS対 Intel テクノロジ がわかるでしょう。あるいは、競争がさらに色濃くなるため、 2つまたは3つのテクノロジーの組み合わせが見られるかもしれません。

いずれにせよ、ここでは、 これら2つの素晴らしいテクノロジーの違いの大部分を示しました。 簡単に理解していただき、新しいことを学んでいただければ幸いです。さらに、 これらの新しいテクノロジーは非常に興味深いアイデアに基づいているため、これらのトピックに関する情報を読んで検索することをお勧めします。

そして、あなたは、インテルが統合グラフィックスの3番目の競争としての地位を確立すると思いますか？ DLSS よりも RISの方が優れているテクノロジはどれですか。コメントボックスでアイデアを共有してください。

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