DLSS 4 は今年多くの面で改善されており、この大きな進化は主要な新機能、Transformer モデルの採用によるものです。 Nvidia テクノロジーがどのようにさらなる飛躍を遂げているかについて説明します。
Nvidia は次期グラフィックス カードの発表を利用しましたGeForce RTX 50を明らかにするDLSS4、ゲームのパフォーマンスを向上させる AI ツールボックスの新しいメジャー バージョン。私たちはもはや超解像度 (またはアップスケーリング) について話すのではなく、画像の生成や光線再構成。
そう宣言したのは、Nvidia のディープ ラーニングの重鎮、ブライアン カタンザロです。これは、2020 年以降の DLSS の最も重要なアップデートです。大きなニュースは、まったく新しいモデルである Vision Transformer の採用にあります。それがどのように機能するのか、そして何よりもそれが状況をどのように変えるのかを説明します。DLSS。
これまで、DLSS は畳み込みニューラル ネットワークまたは CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) を利用していました。これは、複数の連続した画像にわたって画像の特定の領域を分析することにより、データの局所的な集約に基づいて動作します。これはソニーが技術的に採用した選択でもありますPSSRの上PS5プロ将来の PS6 に向けた Project Amethyst の作業拠点でもあります。
DLSS 4 では、ChatGPT や OpenAI のビデオ生成 AI である Sora などのアプリケーションで使用される Transformer モデルをベースにした、より新しい Vision Transformer モデルを採用しています。この新しいモデルは、いわゆるセルフ アテンション メカニズムを使用しており、常に複数の連続する画像にわたって、同じ画像内の各ピクセルの重要性を評価できます。これにより、DLSS 4 は、画面のネイティブ定義で再構築する最も複雑な詳細と要素に焦点を当て、最も複雑な 3D シーンをより深く理解できるようになります。
ラスベガスのCESでフランアンドロイド氏が出席したブライアン・カタンザーロ氏によると、トランスフォーマーのモデルは「はるかに安定しています» そしてできる”はるかに大規模なデータセットでトレーニングされる」。エネルギー効率が向上すれば、Nvidia は以前のバージョンと比較してコンピューティング能力を 4 倍にすることができます。そしてプレイヤーにとっては、数多くのメリットがあります。
この新モデルがもたらすもの
画像の最も複雑な領域を分析してそこに計算能力を集中できるモデルを活用することで、DLSS 4 は理論上、テクノロジーの特定の制限を克服できます。超解像度、フレーム生成、レイ再構成、さらには Nvidia のアンチエイリアス ソリューションである DLAA など、DLSS のあらゆる側面が関係しています。
実際、さまざまな Nvidia のデモンストレーションでは、グリルやファンなどの要素で時々発生するちらつきやゴースト現象が解消されることが示されています。アラン ウェイク 2などラチェット&クランク : リフト・アパート。したがって、全体として、モデルによって「再構築」される最も複雑なシーンにおける画像の時間的安定性が向上することが期待できます。
シーンとそのさまざまな要素をより深く理解することで、Vision Transformer モデルは画像の再構築、つまり内部定義を画面のネイティブ定義にアップスケーリングする機能を向上させます。より詳細なテストができるようになるのを待っている間、ラスベガスの CES ではすでに次のようなゲームでそれを体験することができました。サイバーパンク 2077などアラン ウェイク 2。
全体的な画質、特にレイ トレーシングとパス トレーシングのシナリオで、飛躍的に向上したように見えます。これに関連して、パフォーマンス モードとウルトラ パフォーマンス モードが明確になり、最も要求の厳しいゲームに非常に役立ちます。より詳細なテストが可能になるのを待っている間、Transformer モデルにより、Nvidia の DLSS は依然として競合他社に対して大幅なリードを保つことができます。FSR4AMDからの期待。
Chiyoye