TECH HÍREK – Az AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) új verziója még az Nvidia régebbi DLSS-ét (Deep Learning SuperSampling) is képes felülmúlni látványra.
Az AMD FSR 4 nagy előrelépés a felskálázási technológia terén, ugyanis az előző verziónál jobb képminőséget biztosít. A rivális Nvidia legújabb megoldása, a Transformer modellt használó DLSS 4 viszont továbbra is etalonnak tűnik. Erről a Digital Foundry szerkesztői számoltak be a lent beágyazott videóban. Ebben kaptuk az első bepillantást az új AMD-féle felskálázóba, amely először működik gépi/mély tanulással, és kizárólag csak az RDNA 4-es architektúrán érhető el (azaz jelenleg csak az AMD Radeon RX 9070 XT és RX 9070 használhatja).
A teljesítményt tekintve az AMD FSR 4 megterhelőbb az előző iterációnal (azaz az FSR 3-nál). Ezt a Ratchet & Clank: Rift Apart nyitószekvenciájában láthatjuk, ahol az FSR 4 a Performance preset mellett az átlagosnál körülbelül 8%-kal lassabb. A teljesítménybeli „plusz súly” azonban a Digital Foundry szerint megéri, mivel a technológia új verziója az elődje minden fontosabb képminőségi problémáját orvosolja. Például a részecskeeffektek már nem mutatnak masszív szellemképesedést, az átlátszó felületek olyan részleteket mutatnak, amelyek az FSR 3-ban elvesztek, és az alacsony relatív mozgású objektumok minősége most jobb felületi részletességet mutat. A legnagyobb ugrás az összetett mozgások terén történik: az AMD FSR 4 a felskálázó korábbi verzióit messze felül tudja múlni.
Az AMD FSR 4 nem csupán hatalmas előrelépés a felskálázó korábbi verzióihoz képest. Bizonyos jelenetek során (pl. nyugalomban lévő vagy alacsony sebességű tárgyak esetében), ahol az AMD technológiája több részletet old fel, jobb képminőséget biztosít, mint a régebbi, CNN modellt alkalmazó Nvidia DLSS! A mozgó tárgyak esetén az FSR 4 a CNN modellhez hasonlítható, és ez meglepően jó eredmény, ugyanis az FSR 3 nagyban elmaradt a DLSS-től a képminőséggel.
Ezzel az új AMD videókártyái remek felskálázó alternatívát kaptak, így az Nvidia jobb, ha a háta mögé néz…
Forrás: WCCFTech
