Почему динамическое разрешение (DLSS) эффективнее обычного масштабирования в современных играх?

DLSS эффективнее обычного масштабирования в современных играх по нескольким причинам:

• Использование искусственного интеллекта. 13 DLSS основан на глубоком обучении нейросетевой модели, которая помогает увеличить частоту кадров за счёт рендеринга в низком разрешении. 3
• Использование временных данных. 1 DLSS более точно прогнозирует движение объектов и сглаживает их траекторию, уменьшая размытость и артефакты. 1 Это особенно заметно в динамичных сценах, таких как гонки или шутеры, где чёткость играет важную роль. 1
• Создание новых кадров. 1 DLSS создаёт полностью новые кадры, а не просто увеличивает разрешение существующих. 1 Это позволяет получить более плавное изображение с меньшими визуальными дефектами. 1
• Сохранение мелких деталей. 1 В то время как традиционные методы сглаживания могут размывать картинку, DLSS сохраняет мелкие детали и текстуры, поэтому картинка становится более реалистичной и чёткой. 1
• Совместимость с трассировкой лучей. 1 DLSS идеально дополняет технологию трассировки лучей (Ray Tracing), что позволяет достигать высокого качества графики без значительного снижения производительности. 1

Таким образом, DLSS обеспечивает лучшую детализацию, большую стабильность изображения и лучшее качество восстановленных граней по сравнению с более простыми алгоритмами. 2