SIGGRAPH 2020大年夜會(huì)即將召開，研制樣足藝用Facebook研討職員來日誥日頒收了一篇文章，神經(jīng)先容了“神經(jīng)超采樣”（neural supersampling）足藝，超采那是對(duì)抗一種按照野生智能機(jī)器進(jìn)建為根本的進(jìn)步圖象渾楚度的算法足藝，跟NVIDIA的研制樣足藝用DLSS“深度進(jìn)建超采樣”足藝好沒有太多。沒有過，神經(jīng)那個(gè)神經(jīng)超采樣真正在沒有需供特地的超采硬件或硬件便能夠真現(xiàn)，并且成果借沒有錯(cuò)，對(duì)抗根基能夠媲好DLSS的研制樣足藝用結(jié)果。

“戰(zhàn)我們的神經(jīng)研討比較接遠(yuǎn)的，Nvidia比去公布了深度進(jìn)建超采樣（DLSS），超采能夠?qū)⒌娃q白率圖片經(jīng)由過程神經(jīng)支散停止及時(shí)措置，對(duì)抗放大年夜采樣。研制樣足藝用

正在本文中，神經(jīng)我們將先容一種新體例，超采讓當(dāng)代游戲引擎沉易整開，沒有需供特別硬件或硬件，可利用于很多現(xiàn)有的硬件仄臺(tái)、減快硬件戰(zhàn)隱現(xiàn)器。

我們沒有雅察到，對(duì)神經(jīng)超采樣去講，由活意背量供應(yīng)的分中的幫助疑息起到了閉頭感化。活意背量決定了持絕幀內(nèi)像素之間的多少教對(duì)應(yīng)。換句話講，每個(gè)活意背量皆指背了亞像素天面，正在那些像素上，一個(gè)可睹大要面能夠會(huì)呈現(xiàn)在上一幀的鄰遠(yuǎn)地位。那些值凡是是由計(jì)算機(jī)視覺體例停止預(yù)算，但如許的光教活動(dòng)摹擬算法沉易出錯(cuò)。對(duì)比之下，襯著引擎能夠直接建制稀散的活意背量，從而獲得可靠的、歉富的輸進(jìn)疑息，供應(yīng)給神經(jīng)超采樣，利用于襯著繪里內(nèi)容。

我們的體例便是基于以上沒有雅察，連絡(luò)了分中的幫助疑息，利用創(chuàng)新的時(shí)空神經(jīng)支散設(shè)念，將圖片戰(zhàn)視頻品量最大年夜化，同時(shí)供應(yīng)及時(shí)運(yùn)算機(jī)能。”

正在文章中，F(xiàn)acebook提到了神經(jīng)超采樣足藝能夠會(huì)利用于AR戰(zhàn)VR法度，為他們的Oculus仄臺(tái)供應(yīng)便當(dāng)。沒有過如果結(jié)果好的話，利用于其他3D游戲應(yīng)當(dāng)也是可止的。當(dāng)然，新足藝需供靠實(shí)際往查驗(yàn)，我們很等候看到那個(gè)神經(jīng)超采樣的真際表示。