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學習英文與了解天下事,為什麼要讀時代雜誌呢?

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當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力,同時也可以提昇世界觀

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而且許多最新片語詞彙,不見得你在字典可以找到,很多都是新創名詞

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記者 | 彭新 編輯 | 新技術的價值和影響並非總是迅速顯現。2018下半年的科隆遊戲展上,隨著英偉達推出RTX系列顯卡出現的,還有一系列新圖形技術,其中光線追蹤技術成為大明星,通過近兩年間遊戲應用上充滿戲劇性的畫面對比效果廣為人知。 ... 當時同期推出的DLSS(深度學習超級採樣)則失色不少。英偉達當時介紹,DLSS使用了時下流行的人工智慧來強化畫面表現,藉助RTX顯卡的人工智慧計算核心(Tensor Core),渲染了更少的像素,然後使用AI構建出更清晰、更高解析度的圖像。 ... 那時的DLSS尚為1.0版本,理念堪稱先進,但在實際使用上慘遭打臉,遭到群嘲。原因也很簡單,首先是推出以來支持DLSS的遊戲很少,玩家難以直接感受。另一方面,少數支持DLSS的遊戲,在測試中發現處理後的畫面反而更加模糊,在較低解析度上(通常是1080P)尤其明顯。 但經過一年改進後,英偉達最近更新的DLSS 2.0,讓人們對這項技術的看法大為改觀.在一些專業技術媒體的評測中,對於DLSS 2.0的評價大都是讚不絕口,英偉達也毫不謙虛地自稱,DLSS 2.0是「AI渲染領域的一大步。」讓人意識到,用AI提高遊戲畫質的時代,可能已經正式到來。 ... 傳統的遊戲圖形中,除了光影效果(這是光線追蹤需要解決的問題),高解析度、高幀率的畫面呈現一直是軟硬體廠商需要考慮的首要問題,因為這關係到遊戲畫面的清晰、流暢。 但受限於硬體發展速度,想要無限增強畫面效果是不可行的,會造成渲染硬體不堪重負。無限制提高畫面表現,最後只能讓遊戲最後卡成「放幻燈片」。 這就是畫面和性能需求間的困境,一個例子是,性能已經非常頂級的RTX2080TI顯卡和I9 9900K處理器,也很難跑得動4K、全特效的《荒野大鏢客2》。 4K解析度《荒野大鏢客2》渲染的像素是1080P下的4倍,簡單計算就需要4倍算力,因此玩家投入相應的硬體資源——最直接的方式就是買上一塊好顯卡。 ... DLSS 2.0正是無數圖形工程師在平衡畫面和性能需求上折中的結果。簡單來說,通過人工智慧/深度學習,DLSS 2.0直接把遊戲渲染的結果實現四倍超採樣,也就是說遊戲引擎只需要渲染一半或四分之一的像素,就能得到更精細的遊戲畫面,通過這種方法渲染出的畫面,和原生解析度渲染相比幾乎沒有區別。 ... 這種做法讓渲染解析度降低,有餘裕的硬體資源也就可以將算力放到遊戲的運行上,讓遊戲更流暢。比如在《機械戰士5:僱傭兵》中: ... 也可以讓遊戲畫面更精細,平常因為解析度所限,不能在遊戲中發現的各種細節元素可以輕鬆理解了,比如一些遊戲中海報、報紙等,而不再是一張模糊的貼圖: ... 動態的遊戲畫面產生的噪點也可以經由DLSS去除,像下圖的排氣風扇,我們可以看清扇葉後的鐵絲網。 ... 是不是很神奇? 目前我們已經能在《機械戰士5:僱傭兵》、《控制》、《飛上月球》和《德軍總部:新血脈》四款遊戲中體驗到DLSS 2.0,虛幻4遊戲引擎也已經支持DLSS2.0。英偉達還表示,由於DLSS 2.0不再需要每個遊戲場景獨立訓練,未來加快將此技術引入到各種遊戲中。 值得一提的是,DLSS的另一個重要用途就是抗鋸齒,這也是最早期DLSS 1.0技術最重要的特性。 ... 遊戲畫面有鋸齒,是因為螢幕通過正方形的像素顯示畫面,在顯示傾斜圖形時,正方形的像素在顯示上一定會出階梯狀的「毛刺」,這種毛刺被玩家戲稱為「狗牙」,是破壞畫面清晰體驗的大敵。 為了剔除這些「狗牙」,工程師們可以說是想盡辦法。為了使得畫面變得更為精細,要麼選擇提升畫面解析度,降低「鋸齒」大小,要麼選擇對像素的顏色進行處理,減少相鄰畫面之間的顏色差異。 ... 各種抗鋸齒技術效果各有不同,有的不吃顯卡性能,有的既吃顯卡又吃顯存。有的邊緣效果銳利,有的邊緣柔化但顯得真實,遊戲畫面的整體感會有質的提升,呈現一種電影質感。 例如,隨機採樣抗鋸齒(TAA) 是目前最常用的圖像增強算法之一,它提取畫面上一幀的信息,來對遊戲鋸齒部分進行採樣和分析,創造出更柔和的邊緣。但TAA依賴算法,最大的缺點是無法很好地解決運動狀態的模糊問題。 DLSS藉助深度神經網絡,由英偉達的超級電腦對遊戲圖形進行訓練,通過不斷對比學習兩組圖像(一組圖像使用最高品質的抗鋸齒而另一組不採用)的畫質優劣,這個網絡通過學習不斷強大,算法得到微調,並最終學會自動化該過程,實現了接近最高品質的抗鋸齒效果,同時避免了運動模糊、重影等問題。 ... 不難發現,DLSS其實就時下深度學習的典型訓練思路,而運用在我們的遊戲中。英偉達稱,DLSS有著優異的時間穩定性與圖像清晰度,使用DLSS抗鋸齒的運行速度比使用傳統抗鋸齒技術的老GPU提升2倍。 但DLSS在早期實際運用上並不完美,正如前文所提到的那些原因,英偉達此前也承認該技術存在局限,在低幀率和高解析度的遊戲畫面上效果更好,因為GPU的幀渲染時間長於執行DLSS模型所需的時間,處理難度更小,相當於DLSS的「簡單模式」。 ... 在圖形領域,性能和畫質絕對是成反比的,要想要更好的畫質,一定要犧牲性能,因此需要折中。DLSS在提升畫質上的應用,讓「魚與熊掌兼得」成為可能,這是需要肯定的。 新技術的發展往往受到時間的制約,AI在圖形學的應用並非早期,如照片修復、「AI換臉」等,但在運用遊戲畫面上並改善畫質,仍是一個大膽的舉動。我們有理由期待DLSS會有更強大的效果,正如英偉達向我們提到的「作為一種AI算法,DLSS在不斷地學習和提高。」DLSS 2.0今天證明了這一點。

 

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文章來源取自於:

 

 

每日頭條 https://kknews.cc/tech/yjq5aln.html

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