С другой стороны, при рендеринге в реальном времени мы можем получить больше, чем просто цветные изображения, создаваемые камерой. Cовременные движки также предоставляют вспомогательную информацию, такую как значения глубины. Наблюдения показали, что для нейросуперсэмплинга дополнительная вспомогательная информация, предоставляемая моушен векторами, оказалась особенно эффективной. Моушен векторы определяют геометрические соответствия между пикселями в последовательных кадрах. Другими словами, каждый вектор указывает на субпиксельное местоположение, где точка поверхности, видимая в одном кадре, могла появиться в предыдущем кадре. Эти значения обычно оцениваются методами компьютерного зрения для фотографических изображений, но такие алгоритмы оценки подвержены ошибкам. В отличие от этого, механизм рендеринга может непосредственно генерировать плотные моушен векторы, тем самым обеспечивая надежную, полноценную информацию на вход нейросуперсэмплинга, применяемого к контенту.
Разве это не жрет ресурсы точно так же как и обычный рендер?
К слову, вот первый пример с пришельцами немного мыльноватый, но вот городок даже более гладкий чем таргет. Во многих местах нет лесенок, либо они сильнее сглажены.
Я сильно не вчитывался в техническую часть. Но должно быть меньше. Нейронки много жрут на этапе обучения. Когда веса для слоёв настроены, то жрёт она копейки.
В этом плюс и минус метода. Если сеть хорошо натренировать под конкретную задачу, то выигрыш по ресурсам может быть огромен.
Обрати внимание на текстуры и надписи. В статике хорошо заметно, что любые тонкие линии теряют детализацию, в примере с городком это баннеры, лоза, цветы и текстура двери.
Что дальше?А дальше эмуляторы первой плойки начнут выдавать более качественную картинку, чем PS5. :-D
Ну будет заебумба, на пс1 хотя бы игры есть
А качество видосиков в самом Фейсбуке оставляет желать лучшего.
Комментарий недоступен