Nvidia über DLSS: Unschärfe in Full HD ist Top-Priorität, weitere Updates kommen
Nvidia hat die Behebung von Unschärfe bei der Verwendung von DLSS bei Full-HD-Auflösung zur Top-Priorität erklärt. Grund ist das mitunter verschwommene Bild, über das sich Spieler zuletzt vermehrt beschwerten.
Nvidia hat in einem aktuellen Beitrag auf der offiziellen Geforce-Webseite auf die Fragen der Community zum Thema Deep Learning Super Sampling (DLSS) geantwortet. Neben allgemeineren Erklärungen zur Funktionsweise sowie auch den Vorteilen, äußerte man sich ebenfalls zu den Problemen, die DLSS derzeit noch plagen.
Bisheriger Fokus lag auf hohen Auflösungen
So gab es vermehrt Berichte über ein verschwommenes Bild bei der Verwendung von DLSS bei niedrigeren Auflösungen. Jüngstes Beispiel ist Battlefield 5, welches diese Woche via Update entsprechenden Support erhielt. Laut Nvidia sei DLSS eine Technologie, die vor dem Hintergrund entwickelt wurde, die Tensor-Kerne der Turing-Architektur wirksam zu nutzen und zugleich den größtmöglichen Vorteil bei hohen GPU-Auslastungen zur erzielen. In dieser Hinsicht habe man sich im Zuge der bisherigen Entwicklung deshalb auch auf hohe Auflösung konzentriert. 4K ist dabei bisher das typischste Trainings-Ziel gewesen. Die Anzahl der Pixel, die von 3,5 bis 5,5 Millionen reiche, komme der Bildqualität zugute. In Full-HD sind es derweil nur 1 bis 1,5 Millionen Pixel und damit auch weniger Daten, mit denen man arbeiten könne. Weniger Daten bedeute eine größere Herausforderung für DLSS bei der Erkennung von Merkmalen im Input-Frame und mache es damit schwerer den finalen Frame vorauszusagen. Man habe die Screenshots gesehen und das Feedback der Community vernommen, sodass DLSS bei niedrigeren Auflösungen fortan zur Top-Priorität erklärt wurde. Es werden mehr Trainings-Daten eingespeist und neue Techniken hinzugefügt, um die Qualität zu verbessern.
Warum man nicht auf DLSS verzichte und einzig auf TAA setze, begründet Nvidia damit, dass auch die Alternative nicht perfekt sei. "Die Spieleindustrie verwendet TAA seit vielen Jahren und wir wissen, dass es manchmal auch schiefgehen kann. TAA wird durch mehrere Frames generiert und kann daher unter High-Motion-Ghosting und Flackern leiden. DLSS kommt damit besser zurecht." Gleichfalls möchte man Spielern auch die Wahl lassen. Einige bevorzugen in manchen Spielen TAA, in anderen wiederum DLSS.
Auch lesenswert: Metro Exodus: Technik, Raytracing und DLSS im Detail
Updates für die neuesten Spiele in der Liste der Titel mit DLSS-Support werde es geben. Man arbeite fortgehend an der Verbesserung der Bildqualität. Besitzer einer aktuellen Turing-Grafikkarte sollen daher sicherstellen auch die neuesten Treiber zu installieren. Was Battlefield 5 im Speziellen betrifft, so widme man sich demnächst der bereits erwähnten Full-HD-Auflösung. Gleichfalls werde es auch Optimierungen für Ultrawide-Monitore geben. Mit der aktuellen Qualität sei man noch nicht zufrieden. Auch betreffend Metro Exodus arbeite man an einem schärferen Bild. Ein kommendes Update werde diese verbessern und zugleich die Bildqualität insgesamt und ungeachtet der Auflösung verbessern. Derweil trainiere man DLSS in Bezug auf große Teile von Metro Exodus weiter. Sobald das Training abgeschlossen sei, werde es ein weiteres Update geben, welches zusätzliche Verbesserungen hinsichtlich der Bildqualität mit sich bringen soll.
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Wenn man schon keine ahnung hat wie Olle hier dann sollte man auch gefälligst die Schnauze halten und nicht Lügen um das eigene Unwissen und die Ignoranz vertuschen zu versuchen.
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Der beste Beitrag hier stammt von einem vermeintlichen AMD Fanboj der über Nvidia mehr weiß als so mancher hier und dem nur Gehate entgegengebracht wird. Unglaublich.
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Ich könnte das nicht. Danke.
DeepLearning ist zur Zeit schwer einzuschätzen, nach nVidias Modell kann es auch nichts anderes als Cloudgaming sein. Irgendwann kann ich ein Spiel, nicht mehr ohne KI Netzwerk spielen. Das wäre für nVidia die beste der Varianten, wenn man dann ein Aboverfahren zur Nutzung einführt - umso besser.
Wie und was sie einlesen, steht eigentlich in dem Artikel den ich verlinkt habe. Das Netzwerk lässt sich über seinen Arbeitszyklus und mit den für Ergebnisse wichtigen Informationen füttern, wobei auch ein selbst definiertes Ziel erwartet werden kann. Was und wie sie genau vortrainiert haben und einlesen, wissen die nur selbst. Bilder eignen sich für eine Antrainierungsphase und Tensor aber recht gut.
Probleme sind die selben, wie sich das für den Menschen gestaltet, die KI ist natürlich genauso fehlerbehaftet. Egal ob sie spezialisiert vortrainiert wird oder nicht, denn ihre Fehlerquote ist derzeit höher als die des Menschen, wenn dieser z.Bsp. selbst Bilder sichtet. Das Problem dabei kann das sogenannte "Overfitting", also das "Auswendiglernen" der Trainingsdaten sein, wenn man es mit nichts anderem füttert. Nicht alle Fehler sind dabei transparent, was wiederum neues Training erfordert. Die Aufteilung in Training, Test und Ergebnis verringert gleichzeitig die zur Verfügung stehende Zeit, um dem Netzwerk Daten einzuspeisen. Daten werden dann erneut in bestimmte Zeitreihen aufgeteilt, die erneute Ordnungsparameter beinhalten. Welche und wie viele Workflows das braucht, dass kann ich nicht sagen und ist ziemlich NDA. Die Dynamik hängt grundlegend von der Komplexität ab und den Ergebnissen, die man zielführend definiert und erwartet.²
(²)
Ich glaube das ist noch ein weiter Weg für nVidia und ob das Kosten deckend stattfindet, kann man nur erraten. Wenn man OC-Burner glaubt, leiten sie native Auflösungen grundlegend eine ganze Skalierunsgstufe niedriger ab (1080p @720p usw.). Das scheint auch für die Abtastung zu wenig zu sein, wobei es da viele Verfahren gäbe.
Ich bin mir aber ziemlich sicher, dass nVidia die Ergebnisse schon allein aus bekannter Fehlerquote kennt, visualisiert und evaluiert. Daher ist die Ausrede, es handle sich um einen Fehler der grösste Quatsch, da gebe ich auch customer Recht. Oder man hat agiert wie bei der 2080ti, wo man auch Fehler in der Qualitätskontrolle annehmen konnte. Fehler passieren ja immer, wenn man sie selektiert, sind sie nicht schlimm und haben auch keinerlei Auswirkung auf mein Ergebnis. Das sieht dann nach ziemlicher Hektik aus.
Der Rest ist für Forenpost viel zu umfangreich, da muss man versuchen sich selbst zu belesen.
Es ist für viele nervtötend, wenn immer wieder wer dazwischen postet. Ich will dir aber nichts unterstellen.
Jeder hat seine Macke, die immer alle unter einen Hut zu bekommen ist nicht einfach. Manchmal passt es auch nicht. Dann geht man sich so gut es geht, einfach aus dem Weg.
Ich arbeite in einer riesen Firma
Schönen Sonntag noch.
Aber selbst auf hohen Auflkösungen versagt DLSS und das obwohl ich der KI mehr Bildpunkte als Ausgangsmaterial zur Verfügung stelle. Ich dachte die KI wird sowieso immer auf ein deutlich höher aufgelöstes Bild antrainiert und mehr Bildpunkte am Anfang sollten somit besser für die Qualität sein. Nur sehe ich ehrlich gesagt keine Unterschied zur Ausgangsauflösung und das kann ja nicht das Ziel von Nvidia sein.
@ Casurin das hätte man sich wirklich sparen können, da wir gerade versucht haben etwas ruhe einkehren zu lassen :/