NVIDIA continua a migliorare la grafica dei videogiochi con DLSS 2.3 e non solo

NVIDIA continua a migliorare la grafica dei videogiochi con DLSS 2.3 e non solo

Un trittico di annunci da parte di NVIDIA. Arriva il nuovo DLSS 2.3, con una serie di accortezze che migliorano ancora l'efficacia di questo algoritmo di upscaling. Ma non solo, ecco anche un potenziamento per NVIDIA Image Scaling e il rilascio di quest'ultimo in versione SDK per gli sviluppatori

di pubblicata il , alle 15:01 nel canale Schede Video
NVIDIAGeForce
 

NVIDIA lo ha dimostrato più volte: al suo interno c'è un continuo lavoro volto a migliorare la qualità della grafica dei videogiochi per PC. I giocatori aggiornano regolarmente l'hardware per giocare a risoluzioni più elevate, con le impostazioni di gioco massime e con la maggiore fedeltà grafica possibile. Inoltre, molti degli aggiornamenti all'hardware arrivano in prossimità del rilascio dei giochi più attesi.

In particolare, nel recente periodo NVIDIA sta spingendo su DLSS, una tecnica che modifica il modo di intendere le prestazioni di un videogioco. Renderizzando nativamente le immagini a una risoluzione più bassa, e poi procedendo a un upscaling guidato dall'intelligenza artificiale e basato sui Tensor Core delle schede video con architettura RTX, DLSS aumenta sensibilmente le prestazioni, con degrado qualitativo quasi nullo in confronto ai tradizionali upscaler spaziali.

DLSS

NVIDIA fa una differenza tra DLSS e upscaler tradizionali, tra i quali inserisce AMD FSR (qui il nostro confronto tra le due tecniche), i filtri bilineari, bicubici e di Lanczos e il suo stesso Image Scaling, una tecnica che opera in post-elaborazione come vedremo meglio dopo.

Il DLSS svolge il suo lavoro utilizzando l'intelligenza artificiale, interpretando i vettori di movimento dei poligoni che compongono le immagini e analizzando il comportamento dei fotogrammi precedenti, mentre gli upscaler tradizionali utilizzano solamente il fotogramma corrente e un algoritmo non alimentato dall'intelligenza artificiale. Per questo NVIDIA definisce DLSS come un "metodo temporale", che acquisisce molte informazioni provenienti da molteplici fotogrammi su un intervallo di tempo di una certa durata.

Man mano che l'algoritmo accumula informazioni, dei vettori di movimento vengono utilizzati per tracciare gli oggetti, mentre l'intelligenza artificiale contribuisce a comprendere al meglio i dati. Il sistema di machine learning impiegato continua a imparare su come gli oggetti si muovono sulla scena e a prendere decisioni su quali informazioni può ottenere dai frame precedenti. Questa componente è molto importante soprattutto per garantire la stabilità delle immagini, visto che le tradizionali tecniche di upscaling producono tipicamente degli artefatti e delle leggere differenze da frame a frame.

Per le tecniche di upscaling, un migliore input corrisponde a una maggiore qualità dell'immagine. DLSS in modalità Qualità ricostruisce l'immagine finale sfruttando un database di oltre 6 milioni di pixel quando si parla di immagini a risoluzione 1440p, che quindi si compongono di 3,5 milioni di pixel. Questo perché usa un algoritmo di intelligenza artificiale che mischia informazioni dal frame corrente, da quelli precedenti e dai successivi. Un'immagine che usa un upscaler spaziale ad algoritmo fisso, invece, ricostruisce l'immagine con circa 2,2 milioni di pixel.

DLSS

Con l'arrivo di DLSS 2.3, giochi come Cyberpunk 2077 e Doom Eternal garantiranno una migliore qualità dell'immagine con ghosting ridotto e maggiore stabilità nel tempo dell'immagine stessa. Questo dipende dal fatto che viene fatto un miglior uso dei vettori di movimento per ridurre il ghosting e migliorare la qualità dell'immagine.

DLSS

In questo modo si aumenta la nitidezza degli oggetti in movimento, per esempio eliminando lo sfocamento nelle unità alla base degli effetti particellari e rendendo questi ultimi più stabili.

Si noti la sfocatura delle estremità dei capelli (a sinistra) rispetto ai dettagli più fini (a destra)

Per quanto riguarda il ghosting, ci si riferisce alla presenza di immagini o bordi duplicati che vengono visualizzati quando gli oggetti sono in movimento.

Le pale della ventola a sinistra si sdoppiano mentre si muovono, mentre le pale della ventola in movimento a destra non lasciano alcuna immagine residua.

Ci sono tanti difetti che possono palesarsi se le tecniche di upscaling non funzionano bene. Per esempio, l'aliasing o la sfocatura, che può dipendere dall'impiego di texture a risoluzione inferiore. L'upscaling può anche ridurre il livello di dettaglio di certi oggetti della scena, come la pioggia, la neve, la sabbia in movimento e la polvere, gli effetti particellari o il testo visualizzato su cartelli lontani dal punto di osservazione.

DLSS

Naturalmente è l'aliasing la principale sfida. Quando facciamo le comparazioni delle immagini per evidenziare i benefici del DLSS andiamo sempre a scovare oggetti poligonali come ringhiere, antenne, scale, recenzioni, cavi del telefono e simili, lontani dal punto di osservazione. Per oggetti così piccoli o che comunque presentano bordi in diagonale si possono palesare importanti effetti di scalettatura e, nel caso degli oggetti particolarmente piccoli, addirittura scomparire dalla schermata di gioco, con conseguente seria perdita di dettaglio.

Il degrado dell'immagine può avvenire anche nell'interfaccia utente, nei riflessi, nelle ombre, nel fumo e nel fuoco, oppure può provocare l'aggiunta di grana e rumore nelle immagini in movimento.

I dettagli nei riflessi sono frastagliati e pieni di rumore (a sinistra) in confronto alla schermata normale (a destra).

Inoltre, le tecniche di upscaling spesso eccedono nel conferire nitidezza agli oggetti, esaltando in maniera inappropriata la differenza di densità nei bordi. Questo viene fatto allo scopo di incrementare la percezione di nitidezza nell'immagine finale, ma questo aspetto viene percepito diversamente dai vari soggetti e ad alcuni di loro può dare una sensazione fastidiosa. Questo fenomeno in fotografia è definito acutanza. In altri termini, i nostri occhi, che sono molto sensibili al contrasto locale, interpretano l'acutanza come maggiore dettaglio o risoluzione, proprio perché sono attratti dalla nitidezza.

DLSS

Ringing

Tuttavia, la nitidezza non sembre si traduce in benefici per l'immagine. Innanzitutto, l'algoritmo di sharpening non può inventare dettagli che non esistono, al più enfatizzare ciò che già c'è. Per questo è comunque necessaria una risoluzione di rendering minima. Poi, il processo per conferire nitidezza può causare danni, generare artefatti e peggiorare l'aspetto dell'immagine mentre tenta di definire i bordi degli oggetti. Per esempio, quello che gergalmente viene definito "ringing", ovvero la comparsa di alone di colore più chiaro intorno ai bordi ai quali viene aumentata la nitidezza. Sono tutte problematiche che gli algoritmi di upscaling devono tenere in considerazione, e che l'intelligenza artificiale può contribuire ad affrontare in maniera più efficace.

DLSS

Non è l'unica novità di NVIDIA nel campo della qualità dell'immagine. Con la release di oggi dei driver Game Ready abbiamo un miglioramento della tecnologia già esistente (dal 2019) NVIDIA Image Scaling volto ad aumentare le prestazioni di qualsiasi gioco e in qualsiasi circostanza su tutte le GPU GeForce attraverso un nuovo scaling spaziale e un algoritmo di sharpening. NVIDIA Image Scaling si abilita sia dal pannello di controllo di NVIDIA che da GeForce Experience. Include un'impostazione di sharpening specifica per ogni gioco ed è poi configurabile in tempo reale durante l'esperienza di gioco tramite l'overlay in-game di NVIDIA (quando abilitato apparirà la scritta NIS in colore verde nell'angolo in alto a sinistra della schermata di gioco).

DLSS

Image Scaling è una tecnica NVIDIA di precedente concezione rispetto a DLSS, che opera senza il supporto dell'intelligenza artificiale. L'applicazione di Image Scaling avviene nella fase di post-elaborazione a livello di kernel. Questo vuol dire che non è riscontrabile con un semplice screenshot o la registrazione di un video. Serve altresì una scheda di acquisizione per evidenziarlo come può essere la Elgato 4K60 Pro MK.2. Per poter consentire ai fan di effettuare questo tipo di registrazioni, NVIDIA ha aggiornato il suo tool Shadowplay per poter realizzare screenshot con GeForce Experience attraverso la scheda di acquisizione, mentre il supporto ai video verrà introdotto in Shadowplay prossimamente.

DLSS

Inoltre, NVIDIA annuncia che Image Scaling è disponibile come SDK (Software Development Kit) per gli sviluppatori da inserire nei loro motori grafici. Questo consentirà loro di usare le tecnologie di scaling spaziale e algoritmi di sharpening per dotare i giochi di opzioni di upscaling più robuste e coadiuvare il DLSS per migliorare la qualità e le prestazioni. Per gli sviluppatori, grazie a questo rilascio, Image Scaling è facile da implementare come DLSS.

ICAT

Per gli utenti finali, invece, NVIDIA sta anche rilasciando un nuovo tool per l'analisi e il confronto della qualità delle imagini per poter realizzare comparative come quelle che si vedono abitualmente sul sito di NVIDIA stessa. Parliamo di ICAT, che è disponibile per il download gratuito da nvidia.com. Lo strumento permette di caricare un'immagine o un video per ciascuno dei lati della comparativa in modo che l'utente possa usare lo slider per evidenziare i punti dell'immagine che gli interessano e studiare bene le differenze tra gli screenshot. È molto utile quando si parla di DLSS, o di qualità dell'immagine in generale, nei casi in cui a occhio nudo non è possibile scorgere delle differenze che però poi risaltano durante l'esperienza di gioco, ad esempio garantendo maggiore stabilità o fedeltà.

15 Commenti
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boboviz16 Novembre 2021, 15:56 #1
Peccatp non poter avere schede video su cui provarlo....
ninja75016 Novembre 2021, 15:59 #2
AMD era indietro per il frametime e rilasciarono FCAT per poter misurare al millesimo di secondo le varianze

una volta che il frametime è stato pareggiato o superato mai più sentito parlare di FCAT

AMD era indietro per i consumi e rilasciarono PCAT per poter misurare al millesimo i watt consumati tra i +12v e lo slot pci-x

una volta che i consumi sono stati migliorati o superati mai più sentito parlare di PCAT

AMD era indietro per la qualità di immagine quando applicati algoritmi artificiali vedi FSR vs DLSS e rilasciano ICAT

e...
Zappz16 Novembre 2021, 16:05 #3
Il dlss nuovo si aggiorna assieme ad i driver nuovi, oppure aggiornando il file dentro al gioco?
silvanotrevi16 Novembre 2021, 16:13 #4
Non avete mai detto perché Nvidia negli ultimi anni si sta interessando così tanto a DLSS e Image Sharpening. In verità nessuna testata ha mai spiegato il motivo di tanta presa a cuore da parte di Nvidia di queste tecnologie. E dunque, la spiegazione è semplice e merita di essere sottolineata. Se fino al 2019 il motivo era quello di alleggerire i primi giochi in cui era presente il ray tracing, coadiuvandoli grazie all'azione del DLSS, nell'era post-covid fatta di scarsità di schede video e prezzi raddoppiati di quelle poche che si trovano sul mercato, Nvidia ha capito che la maggior parte dei videogiocatori può permettersi soltanto GPU di fascia medio-bassa (che già costano molto) e che pochi possono permettersi di spendere per l'acquisto di una rtx 3080 o rtx 3080 ti. Essendo il mercato videoludico pc attuale - in questa epoca particolare di scarsità e prezzi alti - composto in maggioranza da possessori di schede video rtx di fascia medio-bassa, Nvidia ha preso enormemente a cuore la possibilità di garantire comunque una buona fluidità ai giochi attuali anche alle risoluzioni più elevate grazie a DLSS e Image Sharpening. Insomma, in parole semplici, grazie a queste azioni Nvidia è come se controbilanciasse l'aumento di prezzo esagerato delle schede video presenti sul mercato, rendendo non necessario e non impellente il passaggio a GPU di fascia alta come le rtx 3080 e 3080 ti e dando un attimo di respiro a chi ha ancora una rtx 2070 o una 2060. In conclusioni, l'azione di Nvidia è altamente "benefattrice", è bene sottolinearlo. Quando questo periodo di prezzi alti e scarsità delle GPU sarà terminato e quando anche le difficoltà di filiera a monte e a valle legate alla pandemia in corso saranno in futuro superate, pian piano i prezzi torneranno al loro livello normale e i videogiocatori potranno ritornare ad acquistare una GPU di fascia alta con meno di 1000 eur. E ovviamente Nvidia potrà in quel momento concedersi il lusso di prendere meno a cuore la faccenda DLSS e Image Sharpening, cosa che tuttora fa anche per i giochi privi di ray tracing. Nel suo piccolo Nvidia cerca di remare contro - in positivo per noi videogiocatori - cercando di contrastare come può la scarsità e l'aumento dei prezzi che ha colpito le GPU nell'ultimo anno e mezzo
Getullio Alviani16 Novembre 2021, 16:20 #5
E' il normale sviluppo di una tecnologia che inizia a dare il meglio di se,senza contare l'importanza dell IA delle GPU Nvidia per qui programmi e motori di render in campo archivitz che sono in grado di sfruttarli.Praticamente la maggior parte.
demonsmaycry8416 Novembre 2021, 16:24 #6
fa bene AMD non tutti hanno le risorse per implementare certe tecnologie...questo è più semplice e gioverà a tutti quelli che non hanno schede rtx fino a che non se ne troverà una....

detto questo...upscaling targato AMD senza IA fa schifo...questo non sò dovrei provarlo..
Legolas8416 Novembre 2021, 16:53 #7
Originariamente inviato da: ninja750
AMD era indietro per il frametime e rilasciarono FCAT per poter misurare al millesimo di secondo le varianze

una volta che il frametime è stato pareggiato o superato mai più sentito parlare di FCAT

AMD era indietro per i consumi e rilasciarono PCAT per poter misurare al millesimo i watt consumati tra i +12v e lo slot pci-x

una volta che i consumi sono stati migliorati o superati mai più sentito parlare di PCAT

AMD era indietro per la qualità di immagine quando applicati algoritmi artificiali vedi FSR vs DLSS e rilasciano ICAT

e...


Quindi alla fine è un bene per AMD che riesce sempre a rimettersi in riga, correndo ai ripari e pareggiando l'avversaria.

Pensare che prima dei test FCAT i sostenitori AMD giuravano di non aver stuttering poi arrivò il test e orrore.... Però dopo aver perso la faccia corsero ai ripari e sistemarono nel giro forse di un anno e mezzo se non sbaglio. Ora chissà, tra uno o due anni saranno in pari pure con il DLSS... speriamo...
StylezZz`16 Novembre 2021, 17:16 #8
Originariamente inviato da: silvanotrevi
In conclusioni, l'azione di Nvidia è altamente "benefattrice", è bene sottolinearlo




Il DLSS è nato per farti giocare con raytracing senza scendere sotto i 30fps, questo era (ed è il suo scopo principale, ed in seguito è stato esteso anche su titoli esports come Warzone per aumentare i frame, oltre ad essere usato come alternativa all'antialiasing...ma ovviamente se non hai una RTX ti attacchi.
supertigrotto16 Novembre 2021, 18:07 #9
secondo me,se amd dovesse usare la ia per migliorare le immagini come fa nvidia con le dlss,metterà la tecnologia su cpu e non sulla gpu,ad essere onesti,con la forza bruta che hanno le cpu amd,e nei giochi, più di qualche core non viene sfruttato,e allora perchè caricare la scheda video di silicio?
Una cosa simile era capitata con phisix,sembrava che solo il chippetto e di seguito le sole schede video potessero gestire la fisica ma poi,si scoprì che ce la faceva benissimo pure la cpu,difatti non si sente più parlare di phisix come valore aggiunto di una gpu.
ciolla200516 Novembre 2021, 18:42 #10
Questo dimostra quanto era figo il DLSS 2.2

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