ວິດີໂອທີ່ປ່ອຍອອກມາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ໂດຍຊຸມຊົນເກມໄດ້ສ້າງຄວາມຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍໂດຍການສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຫົວຂໍ້ RPG ຊ່ອງທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ, Starfield, ປະຕິບັດການດ້ວຍເທັກໂນໂລຍີ DLSS 5. ຮູບພາບ, ເຊິ່ງເຜີຍແຜ່ຢ່າງໄວວາໃນເວທີວິດີໂອ ແລະເວທີສົນທະນາສະເພາະ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປັບປຸງທີ່ໂດດເດັ່ນໃນປະສິດທິພາບຂອງເກມ ແລະຄຸນນະພາບການເບິ່ງເຫັນ, ສັນຍາວ່າຈະມີປະສົບການທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະເລິກເຊິ່ງກວ່າສຳລັບຜູ້ຫຼິ້ນ.
ການສາທິດໄດ້ເນັ້ນໃສ່ພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການດ້ານກາຟິກສູງ, ບ່ອນທີ່ DLSS 5 ປະກົດວ່າໄດ້ຜົນກໍາໄລຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ, ໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຄວາມສັດຊື່ທາງສາຍຕາທີ່ມີລັກສະນະຂອງຈັກກະວານຂອງ Starfield. ການພັດທະນາ Este ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍສະເພາະກັບເກມທີ່ຮູ້ຈັກກັບການຕັ້ງຄ່າອັນໃຫຍ່ຫຼວງ ແລະລາຍລະອຽດທີ່ຊັບຊ້ອນ, ເຊິ່ງຕ້ອງການຮາດແວທີ່ແຂງແຮງເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່.
ຄວາມຄາດຫວັງແມ່ນວ່າການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເປັນທາງການຫຼືການມີການແກ້ໄຂການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ປະຊາທິປະໄຕເຂົ້າເຖິງປະສົບການການຫຼີ້ນເກມທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຫຼິ້ນສາມາດເພີດເພີນກັບ Starfield ໃນການຕັ້ງຄ່າກາຟິກສູງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີອຸປະກອນລະດັບກາງ. ຊຸມຊົນກະຕືລືລົ້ນລໍຖ້າລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມແລະການປ່ອຍເຄື່ອງມືທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ທຸກຄົນມີປະສົບການຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້.
ການປັບປຸງ DLSS ໃນ Experiência ຂອງ Jogo
Deep Learning Super Sampling (DLSS) ໂດຍ Nvidia ເປັນເທັກໂນໂລຍີທີ່ໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອສະແດງເກມໃນຄວາມລະອຽດຕໍ່າກວ່າ ແລະຈາກນັ້ນປັບຂະໜາດໃຫ້ມີຄວາມຄົມຊັດທີ່ສູງຂຶ້ນ ສົ່ງຜົນໃຫ້ພາບທີ່ຄົມຊັດຂຶ້ນດ້ວຍອັດຕາເຟຣມທີ່ສູງກວ່າ. ການເຮັດຊໍ້າຫຼ້າສຸດຂອງ DLSS, ເຊັ່ນ: ສະບັບທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງ “5” (ຫຼືການວິວັດທະນາການຫຼ້າສຸດຂອງມັນໃນຕະຫຼາດ, ເຊັ່ນ DLSS 3.5), ປະສົມປະສານຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນທີ່ transcend upscaling ງ່າຍດາຍ.
ການປັບປຸງເຫຼົ່ານີ້ລວມມີເຕັກນິກເຊັ່ນການສ້າງກອບ (Frame Generation), ເຊິ່ງສ້າງກອບເພີ່ມເຕີມໃຫມ່ທັງຫມົດໂດຍຜ່ານ AI algorithms, ແຊກພວກມັນລະຫວ່າງກອບທີ່ສະແດງໂດຍບັດກາຟິກ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄວາມຄ່ອງແຄ້ວທີ່ເຫນືອກວ່າ, ສໍາຄັນໃນເກມເປີດໂລກເຊັ່ນ Starfield, ບ່ອນທີ່ການຂຸດຄົ້ນແລະການຕໍ່ສູ້ແບບເຄື່ອນໄຫວໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກການຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາ, ສອດຄ່ອງ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ Gráfica ຫາ Starfield
Starfield, ນັບຕັ້ງແຕ່ການປ່ອຍອອກມາ, ໄດ້ຮັບການຍ້ອງຍໍສໍາລັບຄວາມທະເຍີທະຍານແລະຂະຫນາດ, ແຕ່ຍັງປະເຊີນກັບການວິພາກວິຈານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດຂອງມັນ, ໂດຍສະເພາະໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີປະຊາກອນຫນາແຫນ້ນຫຼືໃນລະຫວ່າງລໍາດັບການປະຕິບັດຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ DLSS, ໃນຮຸ່ນທີ່ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ, ປະກົດວ່າເປັນການແກ້ໄຂທີ່ມີປະສິດທິພາບຕໍ່ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້.
ເທກໂນໂລຍີດັ່ງກ່າວຊ່ວຍໃຫ້ເກມສາມາດຮັກສາລາຍລະອຽດສາຍຕາທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ໂຄງສ້າງທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແລະຜົນກະທົບແສງສະຫວ່າງທີ່ສັບສົນ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງເພີ່ມອັດຕາເຟຣມໄປສູ່ລະດັບທີ່ສະດວກສະບາຍຫຼາຍຂຶ້ນ. Isso ຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ຫຼິ້ນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເລືອກລະຫວ່າງກາຟິກທີ່ສວຍງາມແລະການຫຼີ້ນເກມທີ່ລຽບງ່າຍ; ທັງສອງສາມາດບັນລຸໄດ້ພ້ອມກັນ.
ຄວາມສາມາດໃນການປັບຂະຫນາດອັດສະລິຍະຂອງ DLSS ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບທາງສາຍຕາທີ່ການຫຼຸດລົງຕາມປົກກະຕິຈະເຮັດໃຫ້ເກີດ, ການສະຫນອງຮູບພາບທີ່ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີແມ່ນບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກການສະແດງຜົນພື້ນເມືອງ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ດີກວ່າໃນແງ່ຂອງຄວາມຊັດເຈນແລະລາຍລະອຽດເນື່ອງຈາກການປັບປຸງ AI.
ຜົນຕອບແທນໃນ Comunidade Gamer
ການເປີດເຜີຍຂອງວິດີໂອຂອງ Starfield ກັບ DLSS 5 ເຮັດໃຫ້ເກີດຄື້ນຂອງການສົນທະນາແລະການວິເຄາະລະຫວ່າງຜູ້ນ. Muitos ສະແດງຄວາມເຫັນໃນແງ່ດີ, ເຫັນວ່າເທັກໂນໂລຢີເປັນຕົວປ່ຽນແປງເກມເພື່ອຄວາມຍືນຍົງ ແລະການເຂົ້າເຖິງຂອງເກມ. ຄໍາສັນຍາຂອງການປັບປຸງການປະຕິບັດແມ່ນການບັນເທົາທຸກສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຮາດແວທີ່ພະຍາຍາມແລ່ນຫົວຂໍ້ຢູ່ໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ຕ້ອງການ.
ເວທີປາໄສແລະສື່ມວນຊົນສັງຄົມໄດ້ຖືກ້ໍາຖ້ວມດ້ວຍການປຽບທຽບສາຍຕາແລະການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບປະສິດທິຜົນຂອງການປະຕິບັດ. ຊຸມຊົນໃຫ້ຄວາມສົນໃຈຢ່າງໃກ້ຊິດກັບການປະກາດຢ່າງເປັນທາງການກ່ຽວກັບການລວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຫຼືຄ້າຍຄືກັນ, ເພາະວ່ານີ້ສາມາດກໍານົດປະສົບການ Starfield ໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍລ້ານຄົນທົ່ວໂລກ, ສືບຕໍ່ຄວາມສົນໃຈໃນຈັກກະວານອັນກວ້າງໃຫຍ່ທີ່ສ້າງໂດຍ Bethesda.
ລາຍລະອຽດ Técnicos ແລະ Implementação Avançada
ການດໍາເນີນງານຂອງ DLSS ແມ່ນສັບສົນ, ອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນ supercomputers ເພື່ອວິເຄາະຫລາຍພັນຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແລະທຽບເທົ່າທີ່ມີຄວາມລະອຽດຕ່ໍາ. ການຝຶກອົບຮົມ Esse ອະນຸຍາດໃຫ້ AI ສາມາດຄາດຄະເນແລະສ້າງລາຍລະອຽດໃນ pixels ທີ່ສູນເສຍໄປໃນລະຫວ່າງຂະບວນການສະແດງຄວາມລະອຽດຕ່ໍາ, ເຮັດໃຫ້ຮູບພາບສຸດທ້າຍມີຄຸນນະພາບສູງ. ຮຸ່ນໃຫມ່ເຊັ່ນ DLSS 3 ແລະ 3.5 ໄດ້ນໍາສະເຫນີການສ້າງກອບ, ເຊິ່ງໃຊ້ຕົວເລັ່ງການໄຫຼຂອງ optical ແລະເຄືອຂ່າຍ neural convolutional ເພື່ອສ້າງກອບລະດັບກາງ. Isso ເກີດຂື້ນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປະມວນຜົນເພີ່ມເຕີມໂດຍ CPU, ບັນເທົາຄໍຂວດແລະອະນຸຍາດໃຫ້ GPU ສຸມໃສ່ວຽກງານອື່ນໆ. ໃນເກມເປີດໂລກເຊັ່ນ Starfield, ດ້ວຍພູມສັນຖານອັນກວ້າງໃຫຍ່ໄພສານ ແລະ ວັດຖຸທີ່ນັບບໍ່ຖ້ວນ, ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງເຟຣມເພີ່ມເຕີມຢ່າງອັດສະລິຍະແມ່ນຕົວແຍກຄວາມແຕກຕ່າງ, ເພາະວ່າເຄື່ອງຈັກເກມສາມາດເນັ້ນໃສ່ການໂຫຼດຊັບສິນ ແລະ ການປະມວນຜົນເກມຕາມເຫດຜົນ, ໃນຂະນະທີ່ AI ເບິ່ງແຍງພາບຄ່ອງແຄ້ວ. ການລວມເອົາເທກໂນໂລຍີເຫຼົ່ານີ້ເປັນຂະບວນການທີ່ຫຍຸ້ງຍາກສໍາລັບນັກພັດທະນາ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຮ່ວມມືກັບ Nvidia ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກເກມແລະຮັບປະກັນວ່າ DLSS algorithms ເຮັດວຽກປະສົມກົມກຽວກັບລະບົບການສະແດງຜົນທີ່ມີຢູ່.
ການປຽບທຽບ Desempenho
ການປຽບທຽບທີ່ມາພ້ອມກັບການເປີດໃຊ້ DLSS ໃນ Starfield ມັກຈະປະທັບໃຈ. ວິດີໂອ Testes ແລະຕົວຢ່າງແບບອິດສະລະໂດຍປົກກະຕິຈະສະແດງອັດຕາເຟຣມສູງສຸດ 2x ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນຄວາມລະອຽດ ແລະການຕັ້ງຄ່າກຣາບຟິກສະເພາະ, ຂຶ້ນກັບຮາດແວທີ່ໃຊ້. ລະດັບຄວາມສູງ Essa ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ການຫຼິ້ນເກມໄດ້ຄ່ອງຕົວຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ນັກຫຼິ້ນເກມທີ່ມີຈໍພາບອັດຕາການໂຫຼດຫນ້າຈໍຄືນສູງສາມາດເພີດເພີນໄປກັບອຸປະກອນຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່.
ນອກເຫນືອຈາກການໄດ້ຮັບ FPS, ເທກໂນໂລຍີຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນສິ່ງປະດິດທີ່ເບິ່ງເຫັນ, ເຊັ່ນ: ນາມແຝງ, ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ເຕັກນິກການຕ້ານການນາມແຝງທີ່ຫນັກແຫນ້ນ. ຄວາມຊັດເຈນຂອງຮູບພາບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນການເຄື່ອນໄຫວໄວ, ແມ່ນຮັກສາໄວ້, ສະຫນອງປະສົບການສາຍຕາທີ່ສົດຊື່ນແລະມ່ວນຊື່ນ.
ອະນາຄົດຂອງ Tecnologia ຂອງ Upscaling
DLSS ບໍ່ແມ່ນເທກໂນໂລຍີ upscaling ພຽງແຕ່ໃນຕະຫຼາດ; FidelityFX Super Resolution (FSR) ຂອງ AMD ແລະ XeSS ຂອງ Intel ແມ່ນຄູ່ແຂ່ງທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບກາຟິກ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, DLSS ໄດ້ຢືນຢູ່ອອກສໍາລັບການອີງໃສ່ຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນ (Tensor Cores on Nvidia RTX GPUs) ແລະວິທີການທີ່ອີງໃສ່ AI, ເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ.
ການວິວັດທະນາການຂອງເທັກໂນໂລຍີເຫຼົ່ານີ້ເປັນຕົວຊີ້ບອກທີ່ຊັດເຈນຂອງທິດທາງທີ່ອຸດສາຫະກໍາເກມກໍາລັງປະຕິບັດ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດໂດຍຜ່ານການແກ້ໄຂອັດສະລິຍະ. ເມື່ອເກມກາຍເປັນເກມທີ່ສັບສົນ ແລະມີຄວາມທະເຍີທະຍານຫຼາຍຂື້ນ, ຄວາມສາມາດໃນການແລ່ນພວກມັນໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຄຸນນະພາບ ຫຼື ຄວາມຄ່ອງຕົວຈະມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ DLSS ແມ່ນຢູ່ແຖວໜ້າຂອງນະວັດຕະກໍານີ້.
ຜົນກະທົບຕໍ່ Ecossistema ຂອງ Jogos
ການຮັບຮອງເອົາແລະການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ DLSS ມີຜົນກະທົບອັນເລິກເຊິ່ງຕໍ່ລະບົບນິເວດຂອງເກມທັງຫມົດ. Para ສໍາລັບນັກພັດທະນາ, ມັນຫມາຍເຖິງຄວາມສາມາດໃນການສ້າງໂລກທີ່ມີຄວາມລະອຽດແລະສັບສົນຫຼາຍ, ໂດຍຮູ້ວ່າມີເຄື່ອງມືທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ມີການປະຕິບັດທີ່ຍອມຮັບໃນຮາດແວທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຜູ້ຜະລິດຮາດແວ Para, ຂັບເຄື່ອນການປະດິດສ້າງ ແລະການແຂ່ງຂັນ, ນໍາໄປສູ່ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. Para ຜູ້ນ, ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນໂດຍກົງ: ເກມທີ່ສວຍງາມ, ມີນ້ໍາຫຼາຍແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍ, ຂະຫຍາຍຜູ້ຊົມທີ່ສາມາດເພີດເພີນກັບຂ່າວລ້າສຸດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການລົງທຶນຫຼາຍເກີນໄປໃນອຸປະກອນທີ່ທັນສະ ໄໝ.
