[PLUS] KI-Upscaling in Spielen: Low-Res war gestern
PCGH Plus: Die geringen Auflösungen machen es häufig nicht einfach, Spieleklassiker auf modernen Displays wiederzugeben. Dank künstlicher Intelligenz können nun erstaunliche Resultate erzielt werden. Der Artikel stammt aus PC Games Hardware 03/2019.
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Retro-Remakes dank KI
Immer mehr Bereiche unseres alltäglichen Lebens werden heutzutage teilweise oder ganz von künstlicher Intelligenz betrieben, sodass viele Dienstleistungen ohne solche denkenden Algorithmen schon gar nicht mehr richtig funktionieren würden. Technologien wie die Bilderkennung im Netz, die Sprachsteuerung im Smart Home oder die Texterkennung bei einem Dokumenten-Scan wären ohne maschinelles Lernen und neurale Netzwerke nicht möglich. Diese denkenden und lernenden mathematischen Funktionen - denn im Grunde ist eine KI nichts anderes - werden im Vorfeld mit relevanten Daten gefüttert, damit anhand eines Erfahrungsschatzes eine möglichst passende und genaue Antwort oder Vorhersage getroffen werden kann. Mit der Turing-Grafikkartengeneration wurde von Nvidia eine KI-unterstützte Upscaling-Funktion eingeführt, das DLSS. Aber auch Modder machen sich seit kurzem diese neue Technologie zunutze, indem eine KI die niedrig aufgelöste Grafik alter Retro-Games neu interpretiert und in UHD-Glanz erstrahlen lässt.
Bisheriges Upscaling
Beim Hochskalieren von Rastergrafiken wird die Bildauflösung logischerweise geändert, schließlich muss am Ende ein größeres Bild mit mehr Pixeln entstehen. Das Problem: Die Information für die neuen und zusätzlichen Bildpunkte ist nicht vorhanden, sondern muss "erfunden" beziehungsweise interpoliert werden. Deswegen bedeutet eine Erhöhung der Pixelanzahl bei gleichbleibenden Bildinformationen auch immer einen potenziellen Qualitätsverlust. Bilder wirken oft unscharf, pixelig oder matschig.
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Folgende Themen finden Sie im Artikel:
- Retro-Remakes dank KI
- Bisheriges Upscaling
- Die neuralen Netzwerke
- So werden Low-Res-Inhalte alter Spiele glaubwürdig hochskaliert
- KI-Halluzinationen
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