DLSS 5 улучшил графику Crysis 2 Remastered с реконструкцией мелких деталей

DLSS 5 улучшил графику Crysis 2 Remastered с реконструкцией мелких деталей

В сети опубликовали расширенное графическое тестирование научно-фантастического шутера от первого лица Crysis 2 Remastered от студии Crytek при интеграции экспериментальной технологии нейросетевого апскейлинга NVIDIA DLSS 5. В рамках демонстрации энтузиасты оценили возможности продвинутых алгоритмов машинного обучения по реконструкции кадра и устранению субпиксельного мерцания в условиях плотной городской застройки разрушенного Нью-Йорка. Модифицированная сборка задействует библиотеки нейросетевого рендеринга последнего поколения, обеспечивая глубокую переработку геометрии и микроконтраста игровых объектов непосредственно в процессе масштабирования базового разрешения.

image ey97gfm6754ftyg36fe6wqf34 ggpu image ey97gfm6754ftyg36fe6wqf34erg ggpu

Внедрение DLSS 5 позволило радикально повысить четкость отображения текстур высокого разрешения, металлических поверхностей нанокостюма второго поколения и мелких деталей вооружения. Алгоритмы реконструкции эффективно устраняют артефакты временной нестабильности на тонких телефонных проводах, решетках вентиляции, битом стекле и листве деревьев в центральных парках города, избегая при этом характерного размытия или шлейфов при резких перемещениях камеры. Отражения на мокром асфальте и преломления света в водных преградах приобрели дополнительную глубину за счет корректной обработки градиентов освещения аппаратными тензорными ядрами современных видеокарт GeForce RTX.

Технологический тест подтвердил высокую эффективность внедрения современных алгоритмов нейрорендеринга в проекты на базе движка CryEngine, изначально создававшиеся под классические методы пространственного и временного сглаживания. Обработка изображения через обновленные веса нейросети снижает общую нагрузку на графический конвейер без ухудшения визуальной составляющей, сохраняя стабильное время кадра при динамичных перестрелках с инопланетными захватчиками цефами. Данное тестирование наглядно демонстрирует перспективы масштабирования ретроспективных и переизданных проектов за счет актуальных стандартов машинного обучения NVIDIA.

Источник

ЦЕНТР ОБСУЖДЕНИЙ

@GameGPU_com

Присоединяйтесь к обсуждению, делитесь результатами своих бенчмарков и спорьте о производительности железа в X.

Обсудить в X

Игры

Железо