NVIDIA ha recuperado el nombre DLAA tras más de dos años en la nevera, esta vez para hablar de una técnica de anti-aliasing temporal a través de aprendizaje profundo, la cual no busca aumentar la resolución, sino la calidad de imagen en los juegos que la utilicen. ¿En qué consiste y en que se diferencia del DLSS?
El anti-aliasing temporal es una técnica que recibe su nombre por el hecho de utilizar la información de fotogramas anteriores en combinación con la del fotograma recién renderizado para eliminar los dientes de sierra de este último. El uso de la temporalidad hace que en este aspecto sea muy parecido al DLSS 2.0, el cual también utiliza información de fotogramas anteriores para generar la imagen con mayor precisión.
Los algoritmos de postprocesado, los cuales se aplican sobre la imagen ya renderizada, sufren un salto en calidad y rendimiento gracias a la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo, no solo en videojuegos, sino también en la edición de vídeo y el diseño gráfico. Donde en la gran mayoría de ellos las unidades tensoriales son clave para conseguirlo. Ahora le ha tocado el turno Anti-Aliasing temporal, pero no es la única técnica de postprocesado en videojuegos que veremos dar el salto al Deep Learning.
¿Es el DLAA una nueva versión del DLSS de NVIDIA?
El DLSS es un algoritmo de aprendizaje profundo que consiste en enseñarle a la GPU a observar un fotograma a menor resolución y generar el mismo fotograma a una resolución más alta salida de tal manera que hubiese renderizado nativamente a la resolución con más pixeles. En cambio el DLAA es descrito por la propia NVIDIA como un algoritmo que sirve para mejorar la calidad de imagen sin subir la resolución del juego y por ello no lo han categorizado como un algoritmo DLSS.
Al igual que otros algoritmos de Deep Learning este aprovecha el uso de los Tensor Cores en las unidades shader de las GPU de NVIDIA para realizar una predicción de como se vería la imagen al aplicar técnicas de Anti-aliasing temporal, lo cual no se debe confundir con el TSAA del Unreal Engine. La idea es que dicho tipo de técnica de antidentado no se realice de la forma habitual, sino que se vea acelerada por las unidades especializadas para IA dentro de la GPU y por tanto se ejecuta más rápido.
Desconocemos por el momento si el DLAA va a necesitar aprendizaje para cada juego en concreto o en su defecto se trata de un algoritmo general, pero dado que por el momento solo lo han aplicado a Elder Scrolls Online es posible que tenga que ser optimizado para cada juego como ocurre con el DLSS, ya que sin el entrenamiento podría llegar a generar resultados inesperados.
En cuanto al funcionamiento interno del algoritmo del DLAA lo desconocemos, hemos de recordar que NVIDIA aún no ha revelado como funciona su DLSS en todo este tiempo y sigue siendo uno de sus secretos mayor guardados hasta el momento. Al igual que con el DLSS esperamos que su implementación llegue a la mayor cantidad de juegos posibles.
