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Però siccome per me questo campo è una nebulosa di andromeda, lascio la parola a chi ne sa di più |
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DLSS "salta" nel senso che essendo tarato su immagini di risoluzione molto più alta "intuisce" cose che sono impossibili da vedere a risoluzione nativa a causa di meccanismi come il mip-mapping (ad esempio nell'uso di texture a bassa risoluzione per le parti della scena lontane dalla camera). |
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Il gioco deve essere analizzato perchè finisce a far parte del modellone (non ci sono più i modelli separati gioco per gioco col DLSS 2.0 ). |
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Che è vero nella misura in cui le persone non fanno un corso di identificazione dei modelli e analisi dei dati / data science+machine learning (e in generale di intelligenza artificiale). Se li fai (o li hai fatti come il sottoscritto) non c'è proprio niente di fantascientifico. E' da 20 anni che si volevano fare queste cose in computer vision, eh. |
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Quindi in un confronto basta ripetere la stessa scena e selezionare "lo scatto migliore", ottimo |
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E no, non preoccuparti che una mano non diventa allora un piede :fagiano: |
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Continua a sfuggirvi che il DLSS (2.0) non è un "filtro", è un ricostruttore (temporale) che "intuisce" cosa sottolineare/evidenziare inferendo dalla situazione che si trova sulla base di una "knowledge base" ottenuta col training su set di dati caratterizzati innanzitutto da una risoluzione molto più alta! |
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Guardate che la documentazione del DLSS è disponibile per tutti, eh (non certo i dettagli strategici della sua implementazione, ma il funzionamento sì). |
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Tradotto non puoi sapere cosa ha spinto l'algoritmo a sottolinearti un certo dettaglio. "Ah ecco, fa le cose a caso!!!11111 Sempre meglio!!1111" |
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