Amiga500
Vice Admiral
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Ein Unreal, Half Life Jedi Knight würden schon reichenThePlayer schrieb:Ja bitte Lemmings, Maniac Mansion und Turrican
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Ein Unreal, Half Life Jedi Knight würden schon reichenThePlayer schrieb:Ja bitte Lemmings, Maniac Mansion und Turrican
feidl74 schrieb:dlss ist nun nicht wirklich neu, heist nur anderst und ist wohl perforanter wie das alte nvidia gedöns.
feidl74 schrieb:
Naja, eigentlich müsste DLSS (ursprünglich DLSSAA) DLAA heißen weil klassisches Supersampling (SSAA)ph0enX schrieb:DSR, wie der Name schon sagt ist DOWN-Sampling. DLSS ist SUPER-Sampling.
DarkerThanBlack schrieb:DLSS ist bei mir immer OFF. Möchte mein Bild nicht verschlimmbessern.
Ich liebe scharfe Texturen, daher ist DLSS für mich ein NOGO. Ab 4K stelle ich sogar das AA aus, weil es auch nur ein Filter ist.
Nein eigentlich genau umgekehrt. Außerdem ist es keine einfache Kantenglättung (deswegen auch nicht AA). Die KI wird mit einem 720p Bild gefüttert. dieses wird dann hochskaliert (supersampled) auf 1080p bzw 1440p. Natürlich fehlen da massiv Bildinformationen. Diese dichtet sich dann eben die KI aus dem was sie schon weiß dazu. Und je mehr und öfter es verwendet wird oder schon von Grund aus vom Entwickler in die KI geworfen wird umso besser das Ergebnis.0ssi schrieb:Naja, eigentlich müsste DLSS (ursprünglich DLSSAA) DLAA heißen weil klassisches Supersampling (SSAA)
genauso wie DSR/Downsampling (OGSSAA) funktioniert also AA aus einer höhere Auflösung errechnet !?
Deep Learning Anti Aliasing klang Nvidia wohl nicht spektakulär genug also Super Sampling mit dazu.
Die Daten liegen in 4K und nicht in 16K vor! 16K gibt es gar nicht. Wo sollen denn diese Texturen untergebracht werden? Auf einer Serverfarm oder wie? 🤔ArcherV schrieb:Die Texturen sind mit DLSS on besser aufgelöst als mit DLSS off. Liegt daran, dass DLSS im Quellmaterial 16k und höher aufgelöste Texturen verwendet.
DarkerThanBlack schrieb:Die Daten liegen in 4K und nicht in 16K vor!
Nvidia trainiert das neuronale Netz jetzt mit 16K-Bildmaterial, das insbesondere feine Details in 3D-Spielen verbessern soll.
[...]
16K- statt 4K-Auflösung zum Trainieren
Mit DLSS 2.0 wagt Nvidia nun einen zweiten Versuch, die Tensor-Kerne in die Darstellung von 3D-Spielen einzubringen. Dazu hat der Hersteller vornehmlich das Trainingsprozedere geändert: Als Basis dienen bei DLSS 2.0 jetzt 16K-Bilder mit 15.360 × 8640 Pixeln – 16-mal mehr Bildpunkte als früher. Nvidia erhöht damit die Details, die das Upscaling reproduzieren kann. Maschendrahtzaun oder feine Antennen, die früher verschwanden, sollen jetzt zuverlässig dargestellt werden. Nutzern stehen bei DLSS 2.0 drei statt einer Qualitätsstufe zur Auswahl: „Performance“ viertelt die Render-Auflösung, zum Beispiel von Ultra- auf Full HD, „Quality“ halbiert sie, „Balanced“ liegt dazwischen.
Und so funktioniert DLSS 2.0 eben nicht. Das Netz wird nicht auf die Rekonstruktion von fehlenden Bildinformationen trainiert, sondern auf die allgemeine Rekonstruktion eines höher aufgelösten Bildes aus einer Sequenz von "jittered" Images (Stichwort: Multi-Frame Super-Resolution). Genau aus diesem Grund muss das Netz auch nicht mehr auf jedes Game neu trainiert werden. Das hat nichts mehr mit den GANs zu tun, die Einzelbilder hochskalieren.ph0enX schrieb:Natürlich fehlen da massiv Bildinformationen. Diese dichtet sich dann eben die KI aus dem was sie schon weiß dazu.
...
Hatte nicht schon Jahre vor Erscheinen von DLSS nVidia so einen "KI Bildrestaurator" gezeigt, in dem man ein total niedrig aufgelöstes Bild hineinwerfen konnte und dieser dann das Bild auf großer Auflösung errechnet hatte?
ArcherV schrieb:
DarkerThanBlack schrieb:Das ist aber nicht das Spiel!
"DLSS is not designed to enhance texture resolution"
Supersampling ist auch keine einfache Kantenglättung aber wird SSAA genannt statt SSph0enX schrieb:Außerdem ist es keine einfache Kantenglättung (deswegen auch nicht AA).