HmzaY
80+ Gold
- Katılım
- 23 Temmuz 2022
- Mesajlar
- 5,551
- Reaksiyon skoru
- 2,439
DLSS 4 ün kafayı sıyırtacak özelliklerle geleceğini hepimiz biliyoruz. Fakat sizce bu sadece 5000 serisine mi ait olur, yoksa 4000 serisine de kıyak geçer mi?
Düşünceleriniz nedir?
DLSS 4 beklenen özellikler:
1. Dinamik Çözünürlük Ölçeklendirme: Yapay zeka, bir oyun veya uygulamadaki grafiksel olarak en yoğun anları tahmin edebilir ve proaktif olarak çözünürlüğü düşürebilir, ardından DLSS'ye benzer teknikler kullanarak yükseltebilir. Bu dinamik ayarlama, görsel kalitede gözle görülür bir kayıp olmadan tutarlı bir kare hızını koruyabilir.
2. Yapay Zeka Güdümlü Detay Seviyesi (LOD) Yönetimi: Sahne analizi ve tahminine dayalı olarak yapay zeka, nesnelerin LOD'sini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir, mevcut görsel sahneyi önemli ölçüde etkilemeyen nesneler için daha az ayrıntı oluşturabilir ve böylece hesaplama kaynaklarından tasarruf edebilir.
3. Tahmine Dayalı Rendering: YZ, bir sahnenin hangi bölümlerinin daha sonra görüntülenme olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebilir (oyuncu davranışına, oyun tasarım modellerine vb. dayalı olarak) ve bu bölümlerin oluşturulmasına öncelik verebilir.
4. Doku Optimizasyonu: YZ, belirli bir sahnede hangi dokuların en belirgin veya dikkat çekici olacağını tahmin edebilir ve daha az kritik dokuların çözünürlüğünü basitleştirirken veya azaltırken bunlara daha fazla kaynak ayırabilir.
5. Yapay Zeka Güdümlü Oklüzyon Giderme: Geleneksel algoritmalar yerine yapay zeka, gelecek karelerde hangi nesnelerin kapalı kalacağını tahmin edebilir ve bunları tamamen oluşturmaktan kaçınabilir.
6. Yapay Zeka Tabanlı Gölgelendirme Optimizasyonu: Derin öğrenme, bir sahnenin hangi alanlarının ayrıntılı gölgelendirmeye ihtiyaç duyduğunu ve hangilerinin daha temel tekniklerle yaklaştırılabileceğini tahmin etmek için kullanılabilir ve performansı artırabilir.
7. Gerçek Zamanlı Işın İzleme Optimizasyonu: Yapay zeka, bir sahnenin hangi bölümlerinin ışın izlemeden en çok yararlandığını belirlemek ve ışınların sayısını veya hassasiyetlerini dinamik olarak ayarlamak için kullanılabilir.
8. Yapay Zeka Güdümlü Parçacık Sistemi Yönetimi: Karmaşık parçacık efektlerine (patlamalar, yağmur vb.) sahip sahneler için yapay zeka, hem görsel doğruluğu hem de performansı korumak için parçacık sayısını, davranışlarını ve render işlemini optimize edebilir.
9. Sinir Ağı Sıkıştırma: Çeşitli görevler için sinir ağları kullanan oyunlar ve uygulamalar için yapay zeka, performansı optimize etmek için bu ağları dinamik olarak sıkıştırabilir ve açabilir.
10. Davranışsal Tahmin: Zaman içinde oyuncu davranışını analiz ederek, YZ gelecekteki olası eylemleri tahmin edebilir ve belirli öğeleri önceden işleyebilir veya önceden hesaplayabilir, böylece yanıt verme ve kare süresinde potansiyel bir artış sağlayabilir.
Düşünceleriniz nedir?
DLSS 4 beklenen özellikler:
1. Dinamik Çözünürlük Ölçeklendirme: Yapay zeka, bir oyun veya uygulamadaki grafiksel olarak en yoğun anları tahmin edebilir ve proaktif olarak çözünürlüğü düşürebilir, ardından DLSS'ye benzer teknikler kullanarak yükseltebilir. Bu dinamik ayarlama, görsel kalitede gözle görülür bir kayıp olmadan tutarlı bir kare hızını koruyabilir.
2. Yapay Zeka Güdümlü Detay Seviyesi (LOD) Yönetimi: Sahne analizi ve tahminine dayalı olarak yapay zeka, nesnelerin LOD'sini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir, mevcut görsel sahneyi önemli ölçüde etkilemeyen nesneler için daha az ayrıntı oluşturabilir ve böylece hesaplama kaynaklarından tasarruf edebilir.
3. Tahmine Dayalı Rendering: YZ, bir sahnenin hangi bölümlerinin daha sonra görüntülenme olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebilir (oyuncu davranışına, oyun tasarım modellerine vb. dayalı olarak) ve bu bölümlerin oluşturulmasına öncelik verebilir.
4. Doku Optimizasyonu: YZ, belirli bir sahnede hangi dokuların en belirgin veya dikkat çekici olacağını tahmin edebilir ve daha az kritik dokuların çözünürlüğünü basitleştirirken veya azaltırken bunlara daha fazla kaynak ayırabilir.
5. Yapay Zeka Güdümlü Oklüzyon Giderme: Geleneksel algoritmalar yerine yapay zeka, gelecek karelerde hangi nesnelerin kapalı kalacağını tahmin edebilir ve bunları tamamen oluşturmaktan kaçınabilir.
6. Yapay Zeka Tabanlı Gölgelendirme Optimizasyonu: Derin öğrenme, bir sahnenin hangi alanlarının ayrıntılı gölgelendirmeye ihtiyaç duyduğunu ve hangilerinin daha temel tekniklerle yaklaştırılabileceğini tahmin etmek için kullanılabilir ve performansı artırabilir.
7. Gerçek Zamanlı Işın İzleme Optimizasyonu: Yapay zeka, bir sahnenin hangi bölümlerinin ışın izlemeden en çok yararlandığını belirlemek ve ışınların sayısını veya hassasiyetlerini dinamik olarak ayarlamak için kullanılabilir.
8. Yapay Zeka Güdümlü Parçacık Sistemi Yönetimi: Karmaşık parçacık efektlerine (patlamalar, yağmur vb.) sahip sahneler için yapay zeka, hem görsel doğruluğu hem de performansı korumak için parçacık sayısını, davranışlarını ve render işlemini optimize edebilir.
9. Sinir Ağı Sıkıştırma: Çeşitli görevler için sinir ağları kullanan oyunlar ve uygulamalar için yapay zeka, performansı optimize etmek için bu ağları dinamik olarak sıkıştırabilir ve açabilir.
10. Davranışsal Tahmin: Zaman içinde oyuncu davranışını analiz ederek, YZ gelecekteki olası eylemleri tahmin edebilir ve belirli öğeleri önceden işleyebilir veya önceden hesaplayabilir, böylece yanıt verme ve kare süresinde potansiyel bir artış sağlayabilir.
