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「」有人工智能加持，英伟达的图形渲染技术会让游戏画面变得更好吗？( 二 )


「」有人工智能加持，英伟达的图形渲染技术会让游戏画面变得更好吗？
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是不是很神奇？
目前我们已经能在《机械战士5：雇佣兵》、《控制》、《飞上月球》和《德军总部：新血脉》四款游戏中体验到DLSS 2.0 ， 虚幻4游戏引擎也已经支持DLSS2.0 。 英伟达还表示 ， 由于DLSS 2.0不再需要每个游戏场景独立训练 ， 未来加快将此技术引入到各种游戏中 。
值得一提的是 ， DLSS的另一个重要用途就是抗锯齿 ， 这也是最早期DLSS 1.0技术最重要的特性 。
「」有人工智能加持，英伟达的图形渲染技术会让游戏画面变得更好吗？
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游戏画面有锯齿 ， 是因为屏幕通过正方形的像素显示画面 ， 在显示倾斜图形时 ， 正方形的像素在显示上一定会出阶梯状的“毛刺” ， 这种毛刺被玩家戏称为“狗牙” ， 是破坏画面清晰体验的大敌 。
为了剔除这些“狗牙” ， 工程师们可以说是想尽办法 。 为了使得画面变得更为精细 ， 要么选择提升画面分辨率 ， 降低“锯齿”大小 ， 要么选择对像素的颜色进行处理 ， 减少相邻画面之间的颜色差异 。
「」有人工智能加持，英伟达的图形渲染技术会让游戏画面变得更好吗？
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各种抗锯齿技术效果各有不同 ， 有的不吃显卡性能 ， 有的既吃显卡又吃显存 。 有的边缘效果锐利 ， 有的边缘柔化但显得真实 ， 游戏画面的整体感会有质的提升 ， 呈现一种电影质感 。
例如 ， 随机采样抗锯齿(TAA) 是目前最常用的图像增强算法之一 ， 它提取画面上一帧的信息 ， 来对游戏锯齿部分进行采样和分析 ， 创造出更柔和的边缘 。 但TAA依赖算法 ， 最大的缺点是无法很好地解决运动状态的模糊问题 。
DLSS借助深度神经网络 ， 由英伟达的超级电脑对游戏图形进行训练 ， 通过不断对比学习两组图像（一组图像使用最高品质的抗锯齿而另一组不采用）的画质优劣 ， 这个网络通过学习不断强大 ， 算法得到微调 ， 并最终学会自动化该过程 ， 实现了接近最高品质的抗锯齿效果 ， 同时避免了运动模糊、重影等问题 。
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不难发现 ， DLSS其实就时下深度学习的典型训练思路 ， 而运用在我们的游戏中 。 英伟达称 ， DLSS有着优异的时间稳定性与图像清晰度 ， 使用DLSS抗锯齿的运行速度比使用传统抗锯齿技术的老GPU提升2倍 。
但DLSS在早期实际运用上并不完美 ， 正如前文所提到的那些原因 ， 英伟达此前也承认该技术存在局限 ， 在低帧率和高分辨率的游戏画面上效果更好 ， 因为GPU的帧渲染时间长于执行DLSS模型所需的时间 ， 处理难度更小 ， 相当于DLSS的“简单模式” 。
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在图形领域 ， 性能和画质绝对是成反比的 ， 要想要更好的画质 ， 一定要牺牲性能 ， 因此需要折中 。 DLSS在提升画质上的应用 ， 让“鱼与熊掌兼得”成为可能 ， 这是需要肯定的 。
新技术的发展往往受到时间的制约 ， AI在图形学的应用并非早期 ， 如照片修复、“AI换脸”等 ， 但在运用游戏画面上并改善画质 ， 仍是一个大胆的举动 。 我们有理由期待DLSS会有更强大的效果 ， 正如英伟达向我们提到的“作为一种AI算法 ， DLSS在不断地学习和提高 。 ”DLSS 2.0今天证明了这一点 。


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