Intel презентувала новий AI інструмент під назвою Computer Graphics Visual Quality Metric для об’єктивного вимірювання якості зображення в сучасних іграх. Про це пише Tom’s Hardware. Інструмент вже доступний на GitHub у вигляді PyTorch-додатку.
Навіщо потрібено вимірювати якість зображення
Сучасні ігри майже ніколи не відображають кадри безпосередньо з рендерингу — більшість кадрів проходять через апскейлінг (DLSS, FSR, XeSS), генерацію кадрів, трасування променів або інші методи. Це породжує численні артефакти, такі як:
- “примари” (ghosting),
- мерехтіння (flicker),
- спотворення (aliasing),
- помилки при виведенні об’єктів (disocclusion).
Раніше якість таких зображень оцінювали суб’єктивно або за допомогою неідеальних метрик, наприклад PSNR, що більше підходить для відеокодеків, а не для рендерингу в реальному часі.
Як працює AI інструмент?
Intel представила подвійний підхід:
1. База даних: створено новий набір CGVQD (Computer Graphics Visual Quality Dataset) — колекцію відео з артефактами, притаманними сучасним технологіям рендерингу. Сюди входять:
- трасування променів;
- нейронне згладжування шуму;
- нейросуперсамплінг (DLSS, FSR, XeSS);
- Gaussian splatting;
- інтерполяція кадрів;
- процес застосування шейдингу;
2. AI-модель: спеціально навчена модель CGVQM аналізує відео та присвоює об’єктивний рейтинг якості. Вона враховує широкий спектр візуальних спотворень, які традиційні метрики не фіксують.
З появою CGVQM Intel відкриває нову еру оцінювання графіки у відеоіграх. Завдяки поєднанню якісного датасету та машинного навчання, оцінка якості більше не буде базуватись лише на суб’єктивному сприйнятті. Інструмент уже доступний на GitHub для відкритого використання.
