Компания NVIDIA представила ещё одну технологию, призванную повысить качество изображения и производительность в играх. Она получила название Deep Learning Dynamic Super Resolution (DLDSR) и представляет собой усовершенствованную версию технологии даунскейлинга Dynamic Super Resolution (DSR).

Суть технологии в следующем: DLDSR отрисовывает изображение игры в более высоком разрешении, с большим количеством деталей, а затем сжимает (масштабирует) его до родного разрешения монитора. Этот метод понижающей дискретизации повышает качество изображения путём повышения детализации, сглаживания краёв объектов и сокращения мерцания изображения.

Технология DLDSR является усовершенствованной версией DSR, к которой добавляется работа ИИ-алгоритмов. Ей требуется меньше входных данных (пикселей). В NVIDIA отмечают, что DLDSR будет примерно в два раза производительнее DSR. Иными словами, уровень качества изображения при степени DLDSR 2.25X получается сопоставимым с DSR при степени 4X. DLDSR использует тензорные ядра и поэтому может работать только с видеокартами серии GeForce RTX, однако будет поддерживаться в большинстве игр.

Работу DLDSR продемонстрировали на примере игры Prey от Arkane, в которой алгоритм отрисовал картинку в разрешении 1620p для трансляции на экран с разрешением 1080p.

NVIDIA также обновит свой оверлей Freestyle, в который добавят три фильтра, созданных моддером Паскалем Гилчером (Pascal Gilcher), разработчиком популярного бесплатного набора фильтров ReShade. Комбинация этих фильтров с DLDSR должна существенно улучшить внешний вид игр. DLDSR и фильтры для Freestyle добавят с помощью драйвера, который также оптимизирует работу ПК-версии God of War, Rainbow Six: Extraction, Hitman III, The Anacrusis, GRIT и Monster Hunter Rise. Фильтры, которые добавят в оверлей Freestyle:

• SSRTGI (Screen Space Ray Traced Global Illumination) — трассировка лучей в экранном пространстве;
• SSAO (Screen Space Ambient Occlusion) — глобальное освещение;
• Dynamic DOF (Depth of Field) — динамическая глубина резкости.

С интерактивным примером работы технологии DLDSR и SSRTGI можно ознакомиться по этой ссылке.