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Intel y UCSC trabajan en una prometedora alternativa a DLSS de NVIDIA

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NVIDIA ha marcado un punto de inflexión con DLSS 2.0, una tecnología de reescalado inteligente que ha inspirado a Intel y a UCSC a desarrollar una alternativa muy interesante, aunque es cierto que todavía se encuentra en una etapa temprana y que tiene, por tanto, bastante margen de mejora.

Por si alguien se ha perdido, os recuerdo cómo funciona la tecnología DLSS 2.0 de NVIDIA. Esta utiliza una serie de algoritmos (inteligencia artificial) para generar, en tiempo real, un proceso de reconstrucción que combina diferentes imágenes para crear el fotograma perfecto, es decir, la imagen perfecta.

Una técnica de reescalado tradicional renderiza con una menor cantidad de píxeles y extrapola el resto a partir de los píxeles que han sido renderizados. Para mejorar el resultado, aplica un filtro temporal de imagen que suaviza los bordes y reduce los dientes de sierra, pero que normalmente acaba produciendo un efecto borroso.

La tecnología DLSS 2.0 no funciona de esa manera. Es cierto que parte también de una resolución inferior, es decir, que renderiza la imagen a un 50% o a un 67% de la resolución objetivo, según los ajustes que hayamos seleccionado, pero no se limita a estirar o a rellenar los píxeles que faltan, sino que realiza un proceso de combinación de imágenes en tiempo real para completar un ciclo de reconstrucción que tiene, como resultado, una imagen de alta calidad. Es tan efectivo que, como vimos en su momento, puede superar incluso a una configuración de resolución nativa con TAA aplicado.

DLSS 2.0 permite conseguir una imagen perfecta utilizando la mitad de píxeles, y reescalar de forma inteligente hasta llegar a resoluciones 16K, todo un logro que, como sabrán muchos de nuestros lectores, ha sido posible gracias a la inteligencia artificial, y también gracias a los núcleos tensor que incluyen las tarjetas gráficas RTX 20 y RTX 30, dedicados a acelerar esta carga de trabajo.

Intel también quiere avanzar en este campo

Y para conseguirlo ha desarrollado, junto a UCSC, una técnica de reescalado inteligente que ya hemos podido ver funcionando con la demo «Infiltrator», todo un clásico que lleva unos años entre nosotros (llegó en 2013) y que utiliza el Unreal Engine 4.

La tecnología de reescalado inteligente que ha presentado Intel parte de un enfoque similar al de la tecnología DLSS de NVIDIA, ya que utiliza una red neuronal llamada QW-Net para llevar a cabo un proceso de reconstrucción de imágenes. Según los responsables del proyecto, un 95% de las operaciones necesarias para completar dicho proceso son de enteros de 4 bits.

Intel y UCSC han combinado dos redes en forma de U que están especializadas en tareas distintas. La primera se centra en la extracción de características de la imagen, y la segunda se centra en el filtrado y la reconstrucción de la imagen de salida. El papel de ambas redes queda perfectamente diferenciado, aunque debemos tener claro que la primera es la que representa una mayor carga a nivel computacional. La segunda, por contra, representa una carga de trabajo (a nivel de cálculos) inferior, pero requiere de una precisión superior, es decir, tiene menos margen de error.

Como cabía imaginar, esta red acumula fotogramas de forma recurrente, lo que permite conseguir resultados estables a lo largo del tiempo y conseguir una calidad de salida que poco tiene que envidiar a un renderizado nativo con TAA aplicado, como podemos ver en el vídeo adjunto. Por desgracia, esta tecnología todavía no está preparada para trabajar en tiempo real como lo hace DLSS 2.0 de NVIDIA, así que no la veremos ni a corto ni a medio plazo.

A pesar de todo, es una solución muy interesante, y conocer las dificultades técnicas que están afrontando Intel y UCSC nos permite interiorizar de una manera más profunda el enorme avance que ha supuesto DLSS 2.0 de NVIDIA. ¿No te convence? Pues para muestra un botón, la técnica de Intel y UCSC puede reconstruir una imagen en 1080p en unos 20 ms, mientras que DLSS 2.0 de NVIDIA puede reconstruir una imagen en 4K en apenas 2 ms.

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