[Rossi D]

Průvodce světem technologií NVIDIA: K čemu slouží a jak funguje DLSS



 NVIDIA označuje DLSS za revoluci v grafice a násobitel výkonu, který s pomocí umělé inteligence vytváří vyšší počet snímků a zvyšuje kvalitu obrazu. To je hodně silné prohlášení. Ukážeme si na praktických ukázkách, jak DLSS funguje, jeho výhody a nevýhody a otestujeme výkon.
DLSS (Deep Learning Super Sampling) je součástí balíku technologií NVIDIA RTX, u nějž si NVIDIA klade za cíl posunout herní grafiku zase o kus dál. DLSS využívá umělou inteligenci (AI) pro dosažení vyšších snímkových frekvencí při současném zachování vysoké kvality obrazového výstupu. NVIDIA k tomu přímo uvádí, že hra při využití DLSS renderuje obraz s nižším rozlišením a následně jej pomocí algoritmů využívajících umělou inteligenci zvětšuje na nativní rozlišení displeje.
Jak funguje DLSS reálně? Řada lidí si tot vysvětlení vykládá tak, že DLSS pracuje obdobně jako aplikace pro zvětšování (upscaling) obrázků. Aplikace jako ON1 Resize AI zvětšují malý obrázek na vyšší rozlišení a scházející detaily se pak pokoušejí „domyslet“ s využitím umělé inteligence. Nedostatky, které vzniknou zvětšením, se snaží opravit, chybějící informace doplnit z naučených vzorů nebo opakováním vzorů z aktuálního obrazu a výsledek ještě doostří.
Nutně to vede k mylné představě, že neuronová síť u DLSS dostane na vstupu snímek v polovičním rozlišení, obraz roztáhne a scházející informace si podobným způsobem „domýšlí“. A z toho vznikají domněnky, že je obraz rekonstruovaný pomocí DLSS nepřesný a musí mít nutně nižší kvalitu, než by měl, kdyby byl poctivě renderovaný v plném rozlišení displeje.