Jak daleko zabiera nas DLSS? Od 38x22 pikseli do grywalnego 4K!

Technologie upscalingu, takie jak DLSS od NVIDIA, powstały, aby umożliwić odtwarzanie gier wyższej rozdzielczości bez ogromnego obciążenia GPU. Polega to na tym, że GPU renderuje obraz w niższej rozdzielczości, a następnie algorytmy uczenia maszynowego "domyślają się" brakujących szczegółów i rekonstruują obraz w rozdzielczości docelowej np. 4K. Dzięki temu można uzyskać wysoką jakość obrazu przy znacznie wyższej liczbie klatek na sekundę, niż przy natywnym renderowaniu 4K.

YouTuber z kanału 2kliksphilip postanowił przetestować DLSS w sposób ekstremalny. Zaczął od renderowania obrazu w absolutnie absurdalnie niskiej rozdzielczości 38x22 piksele (to mniej niż 1 % pikseli potrzebnych do uzyskania obrazu 4K), a następnie użył DLSS, aby przeskalować taką grafikę do pełnego UHD. Efekt? Przy tak małej ilości informacji wynik końcowy był właściwie nieczytelny, przypominał raczej obraz z bardzo niewyraźnymi kształtami i niedookreślonymi detalami. 

Gdzie zaczyna się realna grywalność?

Gdy autor stopniowo zwiększał wejściową rozdzielczość poniżej 4K, okazało się, że dopiero przy około 764 x 430 pikselach (czyli już znacznie więcej niż tych symbolicznych 38x22) obraz po upscalingu do 4K osiąga jakość, przy której można mówić o komfortowej rozgrywce. Taki poziom dostarcza wystarczającej ilości szczegółów, by obiekty i postacie wyglądały realistyczniej, a detale sceny nie były rozmazane czy niewyraźne. Między tymi skrajnościami pojawiały się też inne punkty pośrednie np. 401 x 226 pikseli zapewniało już względnie normalny obraz, który choć nie był idealny, to nadawał się do podstawowej orientacji w środowisku gry.

Nowe granice DLSS

Ten rodzaj testów ma przede wszystkim charakter technologiczny. Pokazuje skrajne możliwości rekonstrukcji obrazu przez DLSS i podobne technologie. Rzeczywiste granice grywalności nie są ustanawiane na poziomie absurdalnie niskich rozdzielczości, ale w granicach, gdzie dawka informacji wejściowej jest jeszcze wystarczająca do tego, by algorytm mógł „zrekonstruować” pełny, czytelny obraz. W praktyce takie eksperymenty są ciekawostkami, które ilustrują potęgę współczesnego uczenia maszynowego i upscalingu w grafice komputerowej. Pokazują także, jak dużą rolę odgrywa źródłowa rozdzielczość bazowa: im więcej detali GPU renderuje na wejściu, tym lepsze i bardziej wiarygodne są efekty końcowe po przeskalowaniu do docelowej rozdzielczości.