NVIDIA DLSS в модели трансформатора официально оставляет бета -фазу. Новый пакет SDK предлагает дальнейшее улучшение качества изображения
В январе Nvidia объявила о методике масштабирования ИИ под названием DLSS 4. Новая версия, в отличие от ранее, использует модель трансформатора вместо текущего CNN, которая в первых играх переводится в заметно лучшее качество масштабированного изображения, с более подробной информацией и уменьшенным призраком. Хотя модель трансформатора была объявлена более полугода назад, в последние месяцы этот формат постоянно улучшался, отсюда и бета -версия.
Хотя методика NVIDIA DLSS 4 была представлена в январе этого года, только сейчас модель трансформатора выходит из бета -теста. Новый пакет SDK для DLSS предназначен для дальнейшего улучшения качества изображения и стабильности.
Королевство приходит в результате испытания освобождения II — Сравнение ПК и версий PlayStation 5. NVIDIA DLSS 4 качество и масштабирование производительности
NVIDIA опубликовала последний пакет SDK для DLSS 4 Техника № 310.3.0 на GitHub. Он доступен для всех разработчиков и предложений, среди прочего, дальнейших исправлений с точки зрения качества изображения и его стабильности. В новостях также упоминается, что с этого модели Transformer официально выходит из бета -теста. Поэтому мы можем ожидать, что следующие игры (и те, которые присутствуют после обновления до последней версии файлов), предложат еще лучшее качество изображения, используя модель Transformer DLSS.
Тестирование Doom: Dark Ages PC против Xbox Series X. Качество NVIDIA DLSS 4, AMD FSR, Intel XESS и масштабирование производительности
Трансформатор DLSS характеризуется удвоением количества параметров модели в отношении традиционных регистрационных нейронных сетей (CNN), что увеличивает пропускную способность вычислений 4 раза. Время, необходимое для обработки одной клетки с помощью модели ИИ — от 3,5 мс при DLSS 3 DL 1 мс для DLSS 4 также уменьшается. В обоих случаях сама GeForce RTX 5090. DLSS 4 в настоящее время доступен в более чем 125 играх и креативных приложениях, и последующие названия находятся на дороге.
Источник: GitHub. Видеокардц
