Hlavní navigace

Odpověď na názor

Odpovídáte na názor k článku První GeForce RTX s DXR ray tracingem jsou tu: RTX 2070, 2080 a Ti. Ale za vysoké ceny. Názory mohou přidávat pouze registrovaní uživatelé.

  • Tento text je již více než dva měsíce starý. Chcete-li na něj reagovat v diskusi, pravděpodobně vám již nikdo neodpoví.
  • 23. 8. 2018 2:01

    Maudit (neregistrovaný)

    To je tak hezky, jak Aznoh zmatene mumla, kdyz zjistil, ze DLSS je supersampling, coz je presny opak upscalingu. LOL. A prej ze pracuje se SS? Tak podle projevu bych toho cloveka nepustil ani k soustruhu, natoz k cemukoliv technickymu :D

    Mimochodem, to rika Huang si ocividne nepochopil. Bohuzel ani Jan Olsan ne, coz me trochu prekvapuje. On mluvi o tom, ze muze vylepsit obrazek s nizsim rozlisenim tim, ze neuralni sit vytrenuje na obrazcich s vyssim rozlisenim. Ale to vubec nemluvi o upscalingu. Naopak, je to prave supersampling. Funguje to tak, ze oni renderuji v jejich datacentru statisice obrazku treba v 8k, 16k (nebo jakemkoliv vetsim rozliseni, Huang tomu v keynote rika super-resolution) a ta neuralni sit se uci nahradit nutnost renderovat obraz ve vetsim rozliseni svoji vlastni logikou, z kontextu obrazku.

    Supersampling totiz funguje tak, ze vyrenderujes obraz v mnohem vetsim rozliseni (delas vic samplu na jeden pixel z puvodniho mensiho rozliseni) a ta data pak pouzijes pro vylepseni kvality toho hrubsiho pixelu v nizsim rozliseni. To je hruba sila. Oni dokazali naucit tu neuralni sit dosahnout podobne kvality jen na zaklade informaci o okoli (ta neuralni sit dokaze rozumnet objektum ve scene, takze identifikuje treba hranu toho kanonu - vsak se taky dnn pouzivaji k pocitacovemu videni) a jeste k tomu z vektoru pohybu objektu ve scene, protoze jde o temporalni neuronovou sit (dokaze zpracovat casove zavisle informace). Ta sama dnn se samozrejme da pouzit I ke zvyseni rozliseni (Huang to tam rika, treba vylepseni CT scanu), kdyz tu extra informaci (extra samply) nepouzijes k antialiasingu, ale primo na vykresleni dalsiho pixelu. Ale v kontextu supersample antialiasingu jsou ty extra samply pouzity k vyhlazovani (proto to tak pojmenovali LOL).

    O tom trenovani na superresolution obrazcich mluvi tady. A ten vyraz "lower resolution" znamena samozrejme "lower than superresolution" (radsi predchazim dalsim stupidnim dotazum a komentum). Jasne tam rika, jak tu dnn trenuji v datacentrech.

    https://youtu.be/IG2wVjQUr3c?t=2h18m


    Muzes byt dal za blbce a tvrdit, ze to je upscaling (nic proti tomu, je to sranda), ale neni to upscaling. Ty antialiased obrazky jsou renderovane nativne ve 4k, ale vyhlazovane jsou skoro jako kdybys na ne pouzil realne supersamply.

    Tady dokonce mluvi Huang o tom, co jsem zminil nahore - ze ten anialiasing je pouzity k doplneni informaci chybejicich z raytracingu (diku cemuz muzou dramaticky omezit pocet potrebnych paprsku):

    "[...] or sometimes the image is not even complete with raytracing [...]"
    https://youtu.be/IG2wVjQUr3c?t=2h22m28s


    Pro dnesek koncim. Za takovyhle vzdelavani si normalne necham platit. Tak dneska pro vas zdarma ;)