Nvidia возрождает масштабирование изображения, чтобы конкурировать с AMD Super Resolution
Nvidia обновляет и выпускает несколько утилит для апскейлинга, чтобы конкурировать с AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) . Основная функция называется Nvidia Image Scaling, и хотя она была доступна через панель управления Nvidia с 2019 года, теперь к ней проще получить доступ, и в ней реализован новый алгоритм масштабирования.
Не путайте масштабирование изображения с функцией Nvidia Deep Learning Super Sampling (DLSS) . Оба являются апскейлерами, которые улучшают вашу игровую производительность при сохранении максимально возможного качества изображения, но они достигают этой цели разными способами. Масштабирование изображения – это пространственный апскейлер и фильтр повышения резкости в духе FSR, в то время как DLSS использует временную (основанную на времени) информацию и машинное обучение для улучшения внешнего вида изображения в целом.
Масштабирование изображения не ново, но в нем есть несколько новых функций. Теперь он доступен как часть GeForce Experience – прочтите наше руководство о том, как обновить драйверы графического процессора, чтобы получить к нему доступ прямо сейчас, – а также доступен в виде комплекта разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом (SDK) для игровых студий. Две версии идентичны. Единственное отличие состоит в том, что SDK позволяет разработчикам добавлять параметры масштабирования изображения в свои игры, в то время как версия GeForce Experience сохраняет настройки в GeForce Experience.
Эта функция также включает новый алгоритм масштабирования, а также фильтр повышения резкости, который вы можете настраивать для каждой игры. Что касается качества изображения, вам не следует ожидать многого – масштабирование изображения по сути такое же, как FSR, и обеспечивает аналогичное качество изображения и производительность (подробнее об этом читайте в нашем обзоре AMD FidelityFX Super Resolution ).
Этот шаг является частью усилий Nvidia по сравнению качества изображения, а не производительности, когда дело доходит до различных инструментов масштабирования. AMD FSR предлагает более высокий потолок производительности, чем DLSS, хотя и за счет качества изображения. Масштабирование изображения похоже на способ вернуть весы в равновесие. По сути, это просто версия FSR от Nvidia.
С этой целью Nvidia выпустила новый инструмент сравнения изображений под названием ICAT. Он работает с видео и фотографиями, позволяя выстраивать и увеличивать медиафайлы, чтобы увидеть разницу в качестве изображения. Он доступен бесплатно на веб-сайте Nvidia, и мы загрузили его, чтобы быстро сравнить снимки экрана в Deathloop. Если вы не можете разобрать имена файлов, DLSS находится слева, FSR – в центре, а масштабирование изображения – справа.
Nvidia также выпустила новую версию DLSS, хотя в этом нет ничего особенного. DLSS 2.3 – последняя версия, и сегодня она доступна в таких играх, как Cyberpunk 2077 и Doom Eternal . Однако вы не должны заметить большой разницы в качестве изображения. В новой версии улучшена стабильность благодаря мелким деталям и уменьшено двоение изображения, но эти различия становятся очевидными только тогда, когда вы увеличиваете масштаб и фокусируетесь на определенной области сцены.
Масштабирование изображения – это «новая» функция, но она существует уже некоторое время. В августе выяснилось, что FSR использует тот же фильтр апскейлинга, который Nvidia Image Scaling использовала с 2019 года. Обновленная версия не сильно изменилась внутри – это просто похоже на функцию, которой Nvidia теперь хочет, чтобы пользователи действительно могли воспользоваться, а также способ борьбы с FSR.
Вы можете загрузить и начать использовать Nvidia Image Scaling прямо сейчас. Он работает в оптимизированных играх и на всех графических процессорах Nvidia через GeForce Experience, как отдельный внутриигровой вариант для графических процессоров Nvidia и AMD, а также через панель управления Nvidia для всех игр и графических процессоров Nvidia. Обязательно прочтите наше объяснение масштабирования изображения, чтобы узнать обо всех способах его включения.