Intel e UCSC hanno mostrato QW-Net, tecnica di upscaling simile al DLSS di Nvidia

Intel e UCSC hanno mostrato una propria tecnologia di upscaling gestita da una Intelligenza Artificiale molto simile a quanto fa già il DLSS firmata Nvidia. Ulteriori dettagli saranno diffusi al SIGGRAPH ASIA il 20 dicembre.

Il QW-Net, così si chiama la tecnica, è stata mostrata con la demo Infiltrator dell’Unreal Engine 4. QW-Net è una tecnica di ricostruzione dell’immagine gestita dalla rete neurale, in cui il 95% delle computazioni può essere implementato con interi a 4-bit.

Questo risultato è portato a termine usando un combinatore di due reti a U (U-Net) specializzati per compiti differenti, una rete di estrazione di caratteristiche basata sull’architettura a U accoppiata a una rete filtrante che ricostruisce l’immagine in uscita. La rete di estrazione di caratteristiche è molto più complessa dal punto di vista computazionale, ma è più resiliente agli errori di quantizzazione. La rete filtrante, d’altro canto, ha un numero significativamente inferiore di computazioni ma richiede molta più precisione. La nostra rete usa vettori di movimento renderizzati per modificare e accumulare i frame precedenti. Questo produce risultati stabili temporalmente, con una qualità significativamente migliore rispetto al filtro TAA, una tecnica usata diffusamente nei videogiochi moderni.

Al momento, questa tecnica di ricostruzione delle immagini è solo per usi offline. UCSC ha affermato che l’implementazione ottimizzata per le inferenze in tempo reale arriverà in futuro. Questo potrebbe anche significare che potrebbe non essere mai implementato nei videogiochi.

Per comparazione, allo stato attuale il DLSS di Nvidia può ricostruire un’immagine 4K in meno di 2ms, mentre una tecnica di ricostruzione creata dal concorrente Xiao e usando l’U-net può ricostruire un’immagine a 1080p in 18, massimo 20 millisecondi su una scheda grafica di fascia alta.

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