{"id":29761,"date":"2021-08-12T13:52:37","date_gmt":"2021-08-12T19:52:37","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=29761"},"modified":"2021-08-12T13:52:39","modified_gmt":"2021-08-12T19:52:39","slug":"que-es-y-como-funciona-el-amd-fidelityfx-super-resolution-en-tu-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/que-es-y-como-funciona-el-amd-fidelityfx-super-resolution-en-tu-gpu\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es y como funciona el AMD FidelityFX Super Resolution en tu GPU?"},"content":{"rendered":"\n
\"AMD-FidelityFX-Super-Resolution\"<\/figure>\n\n\n\n

El AMD FidelityFX Super Resolution est\u00e1 planteado como un rival del DLSS que parte con dos ventajas. En primer lugar requiere un hardware m\u00e1s modesto para funcionar y es compatible con una mayor cantidad de juegos y tarjetas gr\u00e1ficas al no depender de algoritmos de inferencia. Pero, \u00bfc\u00f3mo funciona el AMD FidelityFX Super Resolution?<\/p>\n\n\n\n

El AMD FSR ha revolucionado el panorama de las GPU en las \u00faltimas semanas, no solo por ser rival del DLSS de NVIDIA a la hora de obtener im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n utilizando menos recursos. Si no tambi\u00e9n por su naturaleza abierta, lo que le permite ser implementado en cualquier GPU independientemente a su arquitectura.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son los algoritmos de Super Resoluci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
\"Fidelity<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Los algoritmos de super resoluci\u00f3n se han hecho muy famosos en los \u00faltimos tiempos, especialmente los que utilizan las redes neuronales convolucionales como el DLSS de NVIDIA. \u00bfLa particularidad de la soluci\u00f3n de AMD? El hecho que no se basa en la inteligencia artificial y por tanto no requiere ser entrenada con un conjunto de im\u00e1genes previas de ese mismo juego. Ya que una red neural convolucional para la visi\u00f3n por computador lo que hace es aprender una serie de patrones comunes para realizar una reconstrucci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La ventaja que tiene el m\u00e9todo utilizado por el AMD FidelityFX Super Resolution sobre el DLSS a la hora de implementarse en cualquier juego es que la IA no tiene una tendencia a la hora de generar las nuevas im\u00e1genes. Para entender el concepto dicho concepto lo que hemos de hacer es imaginarnos que entrenamos a una IA con un conjunto de im\u00e1genes con un artefacto o error de imagen en com\u00fan. Luego hacemos que la IA reproduzca dichas im\u00e1genes o variantes de las mismas. C\u00f3mo existe la tendencia aprendida durante la fase de aprendizaje de la IA a aprender esos errores de imagen las reproducir\u00e1 con dicho error de imagen.<\/p>\n\n\n\n

Esto provoca que en un sistema de super resoluci\u00f3n basado en la IA pueda llegar a sacar conclusiones que no sean exactas. Es por eso que los juegos bajo el DLSS de NVIDIA salen de manera controlada y con cuentagotas, mientras que el FidelityFX Super Resolution es un algoritmo que se puede aplicar en cualquier juego.<\/p>\n\n\n\n

El FidelityFX Super Resolution es un algoritmo espacial y no temporal<\/h2>\n\n\n\n
\"AMD<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El m\u00e9todo escogido por AMD se basa en tomar la informaci\u00f3n del fotograma actual y solo del fotograma actual, por lo que difiere de otros m\u00e9todos del escalado de resoluci\u00f3n de imagen como es por ejemplo el Checkerboard rendering, Cuando hablamos de temporalidad, estamos haciendo referencia a que para generar la versi\u00f3n a m\u00e1s resoluci\u00f3n del fotograma actual procede en parte del fotograma anterior. Por lo que carece de lo que llamamos temporalidad y toma la informaci\u00f3n del fotograma a menos resoluci\u00f3n que la GPU acaba de generar para crear la versi\u00f3n a m\u00e1s resoluci\u00f3n de la imagen.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPero qu\u00e9 entendemos por resoluci\u00f3n? Pues a la cantidad de p\u00edxeles que la componen, por lo que cuando aumentamos la resoluci\u00f3n de una imagen lo que se hace es aumentar la cantidad de estos, con ello se generan nuevos p\u00edxeles que ocupan el espacio, pero cuyo valor en color desconocemos. \u00bfLa soluci\u00f3n m\u00e1s simple? Utilizar algoritmos de interpolaci\u00f3n, que se basan en pintar los pixeles faltantes con colores que se encuentren a medio camino de los p\u00edxeles colindantes. Cuantos m\u00e1s p\u00edxeles colindantes coja como informaci\u00f3n de origen entonces m\u00e1s precisa ser\u00e1 la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El problema es que la interpolaci\u00f3n pura y dura no es lo suficientemente buena y no se utiliza, la calidad de las im\u00e1genes resultantes es muy baja y muchas veces difiere de la realidad. A d\u00eda de hoy la mayor\u00eda de aplicaciones de edici\u00f3n de imagen hacen uso de algoritmos de inteligencia artificial para generar las versiones a m\u00e1s resoluciones. Si ya nos centramos en exclusiva en el FidelityFX Super Resolution, su m\u00e9todo para conseguir la informaci\u00f3n de los pixeles faltantes no se basa en una interpolaci\u00f3n directa, sino que es m\u00e1s compleja.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed aumenta la resoluci\u00f3n del AMD FidelityFX Super Resolution<\/h2>\n\n\n\n
\"FidelityFX<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Nos vamos a ce\u00f1ir a la explicaci\u00f3n oficial que ha dado AMD, la cual vamos a citar a continuaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

El FidelityFX Super Resolution se compone de dos pasos principales.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Lo que se traduce en que son dos algoritmos consecutivos, los cuales se ejecutan uno detr\u00e1s del otro o m\u00e1s bien, donde el segundo toma la informaci\u00f3n generada por el primero. Veamos cu\u00e1les son cada uno de estos pasos.<\/p>\n\n\n\n

Un pase de escalado llamado EASU (Muestreo ascendente espacial adaptable a los bordes), el cual tambi\u00e9n realiza la reconstrucci\u00f3n de los bordes. En este paso, se analiza el fotograma de entrada y la parte principal del algoritmo detecta las inversiones de gradiente, esencialmente observando c\u00f3mo difieren los gradientes vecinos, de un conjunto de p\u00edxeles de entrada. La intensidad de las inversiones de gradiente define los pesos que se aplicar\u00e1n a los p\u00edxeles reconstruidos a la resoluci\u00f3n de la pantalla.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Para entender la cita lo primero que hemos de saber es a que se refiere la explicaci\u00f3n con detecci\u00f3n de bordes en una imagen. Para estar esta tarea lo que se hace es una versi\u00f3n en blanco y negro del fotograma final, el cual est\u00e1 en formato RGB. Por lo que se hace es sumar los valores de cada uno de los canales y se dividen entre 3 para obtener el valor en una imagen en blanco y negro. Si dejamos en la imagen en escala de grises solo las valores puramente blancos, FFFFFF, o puramente negros 00000, entonces obtendremos una imagen que delimitar\u00e1 los bordes.<\/p>\n\n\n\n

\"Detecci\u00f3n<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En el AMD FidelityFX Super Resolution, realiza la imagen generada a trav\u00e9s de la detecci\u00f3n de bordes a una resoluci\u00f3n de salida mucho mayor que a la que se ha renderizado originalmente, pero que corresponde a la resoluci\u00f3n de salida que se quiere conseguir. Todo ello se combinar\u00e1 con un b\u00fafer de imagen que almacena los cambios de gradiente de cada uno de los p\u00edxeles. El cual mide los cambios de intensidad del color entre los p\u00edxeles. Dicha informaci\u00f3n se combina con la cl\u00e1sica interpolaci\u00f3n para obtener la imagen a m\u00e1s resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Un paso de nitidez llamada RCAS (nitidez adaptable al contraste robusta) que extrae el detalle de los p\u00edxeles en la imagen mejorada.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

La imagen generada en el primer paso se ve mejorada por una versi\u00f3n modificada del Contrast Adaptative Sharpening, el resultado final es una imagen a medio camino entre la interpolaci\u00f3n pura y dura y el de la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> HardZone<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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