NVIDIA, das bei Software in der Grafikwelt mit großem Abstand die Nase vorn hat, bringt ständig neue Technologien auf den Markt. Die DLSS-Technologie (Deep Learning Wonderful Sampling) ist mittlerweile ein fester Bestandteil von Spielen. Andererseits bietet das Unternehmen den Spielern Optionen mit verschiedenen Technologien wie DLAA.
DLAA wurde erstmals im September 2021 zur Unterstützung der Serien GeForce RTX 20 und GeForce RTX 30 angekündigt. Diese neue Technik, die auf dem gleichen System wie DLSS basiert, wurde entwickelt, um das Anti-Aliasing in Spielgrafiken zu glätten und eine bessere Bildqualität zu erzielen.
Ist DLAA also wirklich erfolgreich oder ist es nur ein Marketinginstrument? Wir werden uns nun eingehender mit den Details dieser Anti-Aliasing-Technologie befassen.
Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA) ist eine Anti-Aliasing-Funktion, die die Eins-zu-eins-Prozessgrenze mit Deep Learning Superior Sampling (DLSS) nutzt. Mit anderen Worten, wir können es als DLSS-Technologie zusammenfassen, die keine Image-Upgrade-Seite hat. Anstatt die Landschaft zu verbessern, nutzt NVIDIA seine KI-verstärkte Technologie für ein angemesseneres Anti-Aliasing bei nativer Auflösung.
Die Anti-Aliasing-Funktion, auf die Sie häufig in Spieleinstellungen stoßen, dient zur Lösung von Anti-Aliasing-Problemen in Videospielen. Nachdem die Pixel erstellt wurden, werden sie in einem Gittermuster auf die Leinwand proji*ziert. Aus diesem Grund kann es sein, dass Sie am Rand der Objekte auf dem Bildschirm blockartige, treppenstufenartige Dinge sehen.
In ausländischen Quellen wird es auch als „Zacken“ bezeichnet. Wir können Jaggies als „das gezackte Aussehen der Grafik“ definieren. Verschiedene Anti-Aliasing-Techniken wurden entwickelt. Andererseits wird versucht, die Lücken in der Mitte der Pixel zu füllen, wodurch die Kanten der Objekte immer glatter aussehen.
Schauen Sie sich nach dem Betreten des Spiels sorgfältig das Grün, die Zäune oder beliebige Objekte mit geraden Linien auf dem Bildschirm an. Bei genauem Hinsehen erkennt man eine ähnliche gezackte Struktur wie die Sägespitze.
Um dieses unansehnliche Bild zu beseitigen, werden drei Haupt-Anti-Aliasing-Techniken verwendet: Multisample-Anti-Aliasing (MSAA), schnelles angenähertes Anti-Aliasing (FXAA) und zeitliches Anti-Aliasing (TAA). Bei all diesen Verfahren werden Pixelproben verwendet, um einen durchschnittlichen Farbaufwand zu ermitteln, und es wird versucht, eine gemeinsame Farbe zu erzeugen, um Unebenheiten zu beseitigen. Es gibt jedoch einige Nuancen bei der Anwendung der Techniken.
MSAA ist am problematischsten; Dabei wird jedes Pixel aus mehreren Punkten abgetastet und ein Mittelwert des Ergebnisses gebildet, um die fehlenden Stellen auszufüllen. Obwohl TAA Vorreiter ist, verwendet es zeitliche (zeitbasierte) Daten, anstatt dasselbe Pixel mehrmals abzutasten. Dadurch arbeitet die TAA insgesamt effizienter und bietet gleichzeitig Peer-to-Peer-Qualität. Schließlich ist FXAA das am wenigsten anspruchsvolle System. Wie TAA werden Pixel nur einmal abgetastet, vergangene Frames werden jedoch nicht als Referenz verwendet. Während des Anti-Aliasing-Vorgangs wird nur das Objekt fokussiert, das für einen bestimmten Frame auf dem Bildschirm sichtbar ist. Dadurch ist FXAA viel schneller als MSAA und TAA, auch wenn es sich lohnt, Abstriche bei der Landschaftsqualität zu machen.
Wir haben die Anti-Aliasing-Techniken ausführlich behandelt, da sie für das Verständnis von DLAA und DLSS wertvoll sind. DLAA funktioniert eigentlich genauso wie TAA, aber anstatt jedes Pixel abzutasten, werden nur Pixel abgetastet, die sich von einem Frame zum anderen ändern, um die fehlenden Daten zu vervollständigen. DLAA bietet außerdem viel mehr Informationen zur Verbesserung der Anti-Aliasing-Technik durch maschinelles Lernen.
Wenn Sie ein wenig über die Arbeitslogik von DLSS wissen, haben Sie tatsächlich eine Vorstellung von DLAA. Die Technik ist im Grunde die gleiche, nur anders. Während sich DLSS auf die Hochskalierung eines Bildes konzentriert, handelt es sich im Wesentlichen um eine Anti-Aliasing-Technik. DLAA hingegen führt kein Upgrade durch, ist aber beim Anti-Aliasing erfolgreich.
DLAA arbeitet mit benutzerdefinierten Tensor-Kernen und einem Modell der künstlichen Intelligenz, das seit der RTX-20-Serie eingeführt wurde. Die Ingenieure der Green Group trainieren, indem sie ihnen Eins-zu-eins-Bewegungsvektoren aus der Szene mit niedriger Auflösung zusammen mit von der Spiel-Engine verarbeiteten, gezackten Bildern mit niedriger Auflösung zuführen. Dabei vergleicht das KI-Modell das niedrigaufgelöste Bild mit der 16K-Referenzlandschaft.
NVIDIA bringt dann ein Modell in den GPU-Treiber und stellt es zur Verfügung. Tensorkerne, die in den Grafikkarten der Serien RTX 00, RTX 30 und RTX 40 physisch vorhanden sind, erzeugen die Rechenleistung, die das Modell der künstlichen Intelligenz in Echtzeit ausführt, während Sie Spiele spielen, nachdem Sie den Treiber heruntergeladen haben.
Um DLAA zu verstehen, müssen wir uns noch einmal TAA ansehen. Wie bereits erwähnt, erfasst TAA nur ein Sample pro Pixel, während MSAA mehrere Samples erfasst. Diese Proben werden aggregiert, um einen durchschnittlichen Farbwert zu erhalten. TAA hingegen sammelt mehr Informationen für den Durchschnitt, ohne mehrere Proben zu nehmen, indem es die Pixel beim Sammeln von Proben vibrieren lässt.
Es ist eine einwandfreie Analyse und wir machen bei der Leistung keine großen Kompromisse. Das Problem ist, dass TAA nicht sehr gut mit sich bewegenden Objekten umgehen kann. Samples aus Interlaced-Pixeln werden unbrauchbar, wenn sich etwas in der Szene bewegt, was dazu führt, dass TAA einen Geistereffekt erzeugt.
Wir können sagen, dass DLAA im Grunde dasselbe ist wie TAA, aber es analysiert auch mobilitätsbezogene Probleme. Das Modell der künstlichen Intelligenz kann Bewegungen, Lichtveränderungen und Kanten in der gesamten Szene überwachen und dank der erhaltenen Informationen Anpassungen vornehmen. Dadurch erhalten wir ein saubereres und problemloseres Bild.
Andererseits arbeitet DLAA tatsächlich eins zu eins mit DLSS zusammen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass DLSS eine akzeptable Szenenqualität mit einem enormen Leistungsvorteil bieten kann. DLAA hingegen verwendet Anti-Aliasing auf die gleiche Weise wie DLSS, um die beste Bildqualität zu erzielen, allerdings mit Leistungseinbußen.
Um es klar zu sagen: Die DLAA-Technologie wird TAA ersetzen, nicht DLSS. Wenn Sie also die Boost-Technologie nutzen, um die Leistung zu verbessern, sorgt DLAA für Abhilfe.
Schauen Sie sich unten Screenshots von The Elder Scrolls Online an, die mit den Max-Voreinstellungen in 4K aufgenommen wurden. Genauso wie das Bild mit verschiedenen Anti-Aliasing-Modi aufgenommen wurde. Beim 3-fachen Zoomen werden einige Unterschiede zwischen DLSS und DLAA deutlich. DLSS arbeitet mit weniger Informationen, sodass Bereiche wie die Dachziegel und der Bereich unter der Turmspitze schlammig aussehen.
The Elder Scrolls Online DLSS-Anti-Aliasing.
The Elder Scrolls Online DLSS-Anti-Aliasing.
The Elder Scrolls Online TAA-Anti-Aliasing.
The Elder Scrolls Online TAA-Anti-Aliasing.
The Elder Scrolls Online DLAA-Anti-Aliasing.
The Elder Scrolls Online DLAA-Anti-Aliasing.
Es gibt keinen großen Unterschied zwischen TAA und DLAA. Es werden Eins-zu-eins-Bilder dargestellt, und einige Bereiche, wie z. B. die grünen Blätter unten, sehen mit TAA etwas besser aus. TAA und DLAA verwenden sehr ähnliche Anti-Aliasing-Techniken, daher ist es üblich, ähnliche Bilder zu erzeugen.
Der Unterschied liegt in der Bewegung. Wie bereits erwähnt, ist TAA nicht immer in der Lage, dynamische Szenarien in der richtigen Form zu verwalten. DLAA hingegen ist in dieser Hinsicht leistungsfähiger. Kurz gesagt, es bietet die gleiche Bildqualität wie TAA, indem es Schatten und verschiedene Flecken eliminiert.
In der Mitte möchten wir darauf hinweisen, dass die Unterschiede bei niedrigeren Auflösungen deutlicher werden. Mehr Pixel auf dem Bildschirm bedeuten natürlich weniger Aufwand für die Kantenglättung. Wie DLSS immer wieder bewiesen hat, können Tensor-Kerne mit einem KI-Modell in Szenen mit niedriger Auflösung hervorragende Leistungen erbringen.
DLAA links, DLSS (Qualitätsmodus) rechts.
Bei TAA geht es vor allem darum, Details zu verwischen, um die Rauheit zu verbergen, was manchmal zu schlimmen Ergebnissen führen kann. Dadurch wirken die Bilder im DLAA insgesamt und insbesondere in Bewegung viel schärfer. Sowohl DLSS als auch DLAA scheinen Präzedenzfälle zu sein, da sie dieselbe Anti-Aliasing-Technik verwenden, die maschinelles Lernen nutzt. Obwohl es keine großen Unterschiede gibt, kann DLAA bei der Betrachtung kleinerer Details bessere Ergebnisse liefern.
DLAA links, DLSS (Qualitätsmodus) rechts.
Ein anderes Beispiel:
DLAA links, TAA rechts.
Obwohl DLSS und DLAA genau das Gleiche tun und mit Technologie arbeiten, sollten wir sie nicht verwechseln. Auch wenn die Bildqualität bei DLSS teilweise sinkt, kann es zu deutlichen Leistungssprüngen kommen. Die Priorität der DLAA ist die Qualität der Landschaft.
DLAA wird auf Spiele angewendet, die zusätzliche GPU-Leistung benötigen. Die schlechte Nachricht ist, dass für den Einsatz dieser Technologie mindestens eine Grafikkarte der RTX 20-Serie die Regel ist. Wie bereits erwähnt, leisten Tensorkerne hervorragende Arbeit.
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