Разница между DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing) и традиционными методами сглаживания в компьютерных играх заключается в подходе к улучшению качества изображения. {6-host}
DLAA использует алгоритмы машинного обучения для эффективного сглаживания изображений, устраняя эффект «лесенки», обычно связанный с традиционными методами сглаживания. {6-host} При этом технология не полагается на изменение разрешения: она работает в пределах исходного разрешения игры, фокусируясь исключительно на задаче сглаживания или размывания краёв. {6-host}
Традиционные методы сглаживания, например:
- FXAA (Fast Approximate Anti-Aliasing). eneva.ru Метод применяет фильтр к полному кадру после его рендеринга (отрисовки), чтобы устранить ступенчатые края графического объекта. eneva.ru Сглаживание происходит после отрисовки изображения видеокартой, что часто используется на слабых видеокартах. {7-host}
- MSAA (MultiSample Anti-Aliasing). eneva.ru Метод работает путём увеличения количества выборок цвета в каждом пикселе, что позволяет более точно определить, какой оттенок должен быть у данного пикселя. eneva.ru Однако он требует больше ресурсов, что может снизить общую производительность игры на старых видеокартах. eneva.ru
- SSAA (SuperSample Anti-Aliasing). eneva.ru Метод работает путём рендеринга игры в разрешении, значительно превышающем выбранное, а затем уменьшает его до нужного. eneva.ru Это позволяет получить очень гладкие края и высокое качество текстур, когда даже удалённые объекты выглядят чётко, а рябь полностью исчезает. eneva.ru
Таким образом, DLAA рекомендуется использовать, если важно качество изображения, а традиционные методы сглаживания — если нужна высокая производительность. {9-host}