С появлением видеокарт серии Nvidia RTX 50 технология генерации кадров вновь оказалась в центре внимания, но не по тем причинам, которые можно было бы ожидать. Вину за это часто возлагают на Nvidia из-за их неоднозначных заявлений о многокадровой генерации (MFG). Когда ограничения на обзоры RTX 5090 и RTX 5080 были сняты, стало очевидно, почему многие игроки и сообщество, в целом, негативно относятся к генерации кадров с помощью искусственного интеллекта.
Геймеры, хоть и не в восторге от того, как эта технология «улучшает» игровой процесс, проявляют больше лояльности к масштабированию. И генерация кадров, и масштабирование направлены на повышение частоты кадров, но делают это по-разному. Масштабирование, в отличие от генерации кадров, не создаёт дополнительных проблем и не ухудшает качество графики.
Можно выделить три ключевых преимущества масштабирования перед генерацией кадров в контексте игр. Во-первых, масштабирование сохраняет исходное качество изображения, в то время как генерация кадров может снижать его. Во-вторых, масштабирование не требует значительных вычислительных ресурсов, что позволяет избежать перегрева и снижения производительности. В-третьих, масштабирование обеспечивает более стабильное и предсказуемое улучшение производительности, в то время как эффекты генерации кадров могут быть нестабильными и непредсказуемыми.
Генерация кадров — подделка, а масштабирование реально
Генерация кадров имеет свои ограничения
Кадры, созданные искусственным интеллектом, действительно можно назвать «поддельными», так как они не идентичны тем, что получаются при масштабировании. Технологии, такие как DLSS, FSR и XeSS, повышают частоту кадров, сначала рендеря игру в более низком разрешении, а затем улучшая до целевого с помощью различных вычислительных методов. Это снижает нагрузку на графический процессор, позволяя ему генерировать больше кадров и работать быстрее.
С течением времени технологии масштабирования значительно продвинулись вперёд, позволяя создавать игры, визуально неотличимые от оригиналов в исходном разрешении. Модели искусственного интеллекта, используемые в DLSS и других методах, обучаются на больших объёмах данных, что позволяет им интеллектуально восстанавливать изображение при увеличении разрешения. Дополнительные кадры, созданные с помощью масштабирования, не только делают игру более плавной, но и улучшают её отзывчивость, даже если частота обновления монитора не позволяет полностью использовать потенциал.
Генерация кадров с помощью ИИ также использует эту технологию, но вместо традиционного рендеринга предсказывает, как кадры будут выглядеть, и вставляет их между уже созданными. Технология MFG от Nvidia продвигает эту концепцию, вставляя до трёх сгенерированных кадров на каждый традиционно отрендеренный. Однако, проблема в том, что, хотя это делает игру более плавной, общая отзывчивость всё равно зависит от базовой частоты кадров.
Автоматически сгенерированные 120 кадров в секунду могут ощущаться хуже, чем 120 кадров, отрендеренных традиционным способом, из-за дополнительной задержки. Это вызывает недовольство у геймеров, которые считают, что компания должна предлагать чистое оборудование, а не программное обновление за сотни тысяч рублей.
При масштабировании кадра количество артефактов минимально
Масштабирование – гораздо более развитая технология
Масштабирование и генерация кадров — две технологии, которые часто сталкиваются с визуальными артефактами. Однако масштабирование, благодаря многолетнему развитию, научилось минимизировать эти проблемы, делая их практически незаметными для игроков. В то же время, генерация кадров до появления DLSS 4 вызывала такие проблемы, как двоение изображения, мерцание и ухудшение качества деталей.
MFG, как технология генерации кадров, усугубляет эти проблемы, заставляя игроков сомневаться в её полезности. Да, вы видите увеличение FPS на экране, и игра может казаться более плавной, но если недостатки в изображении всё ещё заметны, то зачем генерировать все эти дополнительные кадры?
Хотя улучшение технологии MFG может потребовать времени, многие игроки предпочитают обходиться без неё. В большинстве случаев масштабирование достаточно эффективно для повышения частоты кадров до приемлемого уровня. А в играх, где масштабирование не справляется, генерация кадров может не обеспечить качественного игрового опыта. Об этом мы поговорим подробнее в следующем разделе.
Для большинства игроков масштабирование играет ключевую роль
Эффективность генерации кадров максимальна, когда она совершенно не требуется
Технология генерации кадров может значительно увеличить время отклика при переходе с низкой частоты кадров на высокую. Чем ниже начальная частота, тем больше будет задержка. Поэтому для минимизации артефактов и потерь от задержки рекомендуется использовать частоту 100 FPS перед активацией генерации кадров. Если ваша игра уже демонстрирует трёхзначные показатели FPS, стоит тщательно взвесить необходимость включения этой функции.
Многие игроки ошибочно полагают, что генерация кадров способна превратить неиграбельный FPS в приемлемый. Однако, это не так. При частоте 30-40 FPS использование этой технологии не только снизит исходную производительность из-за дополнительных затрат на обработку, но и ухудшит игровой опыт, вызвав сомнения в её эффективности.
В отличие от генерации кадров, масштабирование работает в более разнообразных условиях, повышая частоту кадров даже при низких исходных показателях. Генерация кадров наиболее эффективна на мониторах с высокой частотой обновления, таких как 240 Гц или 360 Гц, позволяя насытить их потенциал дополнительными кадрами. Хотя она не улучшит отзывчивость, игра будет выглядеть более плавной. Большинство игроков используют мониторы с частотой 144 Гц или 60 Гц, что делает эту технологию менее актуальной для них.
По сути, генерация кадров — это метод сглаживания кадров, а не повышения производительности. Поэтому критика Nvidia за этот продукт вполне обоснована.
Технология масштабирования была в таком же положении
Несколько лет назад геймеры скептически относились к активации масштабирования изображения на своих новых видеокартах. Они считали, что, приобретая самые мощные графические процессоры на рынке, им не потребуется использовать дополнительные функции. Однако, со временем их отношение к масштабированию стало более позитивным. Трудно точно определить, что повлияло на это изменение: возможно, ухудшение качества изображения или какие-то другие факторы.
Важно понимать, что масштабирование и качество изображения — это разные вещи. Хотя масштабирование может улучшить внешний вид игр, оно не заменяет высококачественные текстуры и детали, которые являются основой для создания реалистичной графики. Поэтому, несмотря на все преимущества масштабирования, геймеры должны помнить о важности выбора видеокарты с высокими техническими характеристиками для достижения наилучшего игрового опыта.
Современные технологии масштабирования продолжают развиваться, предлагая всё более эффективные методы улучшения графики. Это делает их привлекательным инструментом для игроков, стремящихся получить максимальное удовольствие от своих игр. Однако, чтобы по-настоящему оценить все возможности масштабирования, важно учитывать качество исходных текстур и настройки игры.
Таким образом, масштабирование изображения стало важным элементом игрового опыта, позволяя игрокам наслаждаться играми на более высоком уровне. Однако, оно не заменяет необходимость в качественной графике и настройках, которые являются основой для создания захватывающих и реалистичных миров.
