NVIDIA DLSS 4 fue una de las grandes estrellas de la keynote del gigante verde en el CES de este año, representando una de las mayores evoluciones La compañía ha experimentado esta tecnología desde el lanzamiento de la tarjeta gráfica GeForce RTX 20 a finales de 2018.

En sus inicios, NVIDIA DLSS se consideraba una rareza inútil destinada al fracaso. Quienes hicieron esta predicción se sorprenderán al descubrir que esta tecnología ha aparecido ahora en más de 540 juegos y aplicaciones, con una tasa de uso de más del 80% entre los usuarios de tarjetas gráficas GeForce RTX, y esta acumulación Más de 3 mil millones de horas de juego con DLSS activado.

Los números indican algo muy claro, y es que NVIDIA DLSS gana, y no solo eso, se convierte en una de las señas de identidad de la compañía que dirige Jen-Hsun Huang, y en uno de sus mayores valores. Sobre inteligencia artificial y juegos. Esta tecnología lleva seis años evolucionando, y como decía al principio, DLSS 4 se ha convertido en uno de los mayores avances en la historia de esta tecnología. Averigüemos por qué.

NVIDIA DLSS 4 se vuelve transformadores

Se ha utilizado la tecnología DLSS Inteligencia artificial acelerada por hardware. Mejora la calidad y el rendimiento de la imagen en comparación con los reescaladores y generadores de cuadros tradicionales, y se basa en un modelo CNN (abreviatura de red neuronal convolucional).

Tras seis años de evolución, NVIDIA ha llegado al límite del modelo CNN, es decir, ya no es posible seguir mejorando DLSS con este tipo de modelos, por lo que la compañía ha dado un paso hacia un modelo de transformación. Este nuevo modelo utiliza convertidor visual Es capaz de realizar funciones de atención automática para evaluar la importancia de cada píxel individualmente y en varios fotogramas.

Tales modelos Utilizan el doble de parámetros que el modelo CNNlo que hace que el nivel de comprensión y asimilación de la escena sea mucho mayor. Al comprender mejor la realidad de cada escena, es posible crear píxeles de mayor calidad manteniendo una mayor estabilidad, reduciendo los problemas de Gostin y mejorando la suavidad de los bordes. El resultado son imágenes más nítidas y con mayor detalle.

¿Cómo afecta esto a la superresolución DLSS y a la reconstrucción de rayos?

Su impacto en ambas tecnologías es enorme, en este caso Una imagen vale más que mil palabras.. Mira la primera imagen, tomada del juego Alan Wake 2. Como podemos ver, al aplicar la reconstrucción de rayos utilizando el modelo CNN, los detalles más pequeños de la valla carecen gravemente de nitidez y todos los elementos de la escena se ven demasiado borrosos.

Cuando se utiliza la reconstrucción de rayos con un modelo visual basado en transformador La mejora en la calidad es asombrosa. La claridad de la valla es impresionante y todos los demás elementos de la escena se ven más nítidos y claros. La diferencia es tan grande que me recuerda al salto que se da en los juegos al pasar de baja calidad a máxima calidad.

También es impresionante la diferencia que producen los modelos con transformadores visuales gracias a la superresolución. Este nuevo modelo es más capaz de identificar la autenticidad de las escenas y se beneficia de Mejorar el nivel de detalle y coherencia. Incluso los elementos más pequeños como pelo, piel y cables.

Por ejemplo, si observamos la comparación de los cables de fibra óptica en Alan Wake 2, los cables de fibra óptica en el modelo CNN tienen pequeños bordes irregulares, siendo los más pequeños muy borrosos y casi desapareciendo. La mejora del modelo basada en el transformador visual es muy grande. Las irregularidades desaparecen, buena consistencia en todos los cables.incluso el más pequeño.

En la segunda imagen podemos ver otra comparativa centrándose en la calidad de la textura y su resolución. La claridad y la calidad de las texturas mejoraron enormemente usando el modelo basado en Vision Transformer, el efecto de desenfoque que teníamos usando el modelo CNN desapareció por completo y la mejora fue enorme. Podemos apreciar hasta el más mínimo detalle, como el desgaste de la piel.

Cuadros multigeneración: DLSS 4 nos permite rastrear más de 300 FPS con trayectorias

La generación de fotogramas es el avance estrella de DLSS 3 y la gran tecnología patentada de GeForce RTX 40. Con esta tecnología, la fluidez del juego se puede mejorar enormemente y no depende de la CPU. Acelere la IA usando hardware NVIDIA Supera con éxito los problemas y limitaciones de la interpolación de cuadros clásica.y logró un salto generacional que sus principales competidores aún no han logrado.

Con la GeForce RTX 50, la compañía ha llevado esta tecnología al siguiente nivel y la llama generación multicuadro. Para comprender mejor por qué esta nueva tecnología representa un avance tan grande, debemos comprender Cómo funciona DLSS 3también llamado generación de cuadros. Utiliza la información contenida en dos fotogramas renderizados tradicionalmente para generar un nuevo fotograma, utilizando datos y vectores de movimiento del motor del juego.

NVIDIA DLSS 4 se basa en la misma idea, pero En lugar de generar un cuadro, genera tres cuadros.que aumenta significativamente la velocidad general de fotogramas por segundo, mejora la fluidez y mantiene la alta calidad de cada fotograma generado, gracias a:

• Obtienes mucha información del motor gráfico y los vectores de movimiento del juego.
• Los modelos con transformadores visuales aplicados para superresolución y reconstrucción de luz proporcionan la más alta calidad de imagen. Cada fotograma generado se obtiene a partir de un fotograma al que se han aplicado ambas técnicas.
• El nuevo acelerador de flujo óptico de GeForce RTX 50 ofrece el máximo rendimiento y precisión.

Con DLSS 4 15 de 16 píxeles son generados por IA, Este hecho es impresionante y no hace más que confirmar la importancia de que esta tecnología se aplique a los videojuegos. Para entender su impacto, solo tenemos que fijarnos en los datos de rendimiento que proporciona, como en Cyberpunk 2077.

Para evitar problemas con la velocidad de fotogramas, Blackwell utiliza lo que se llama «Medición de inversión de hardware», Transfiere toda la lógica relacionada con el ritmo de fotogramas al motor de visualización. Esto significa que la GPU puede gestionar los tiempos de visualización de fotogramas con mayor precisión y, como podemos ver en la imagen, marca una gran diferencia.

El motor de visualización de Blackwell también supuso una mejora significativa con respecto al motor utilizado por Ada Lovelace. este Capaz de procesar el doble de píxelesy admite resoluciones y frecuencias de actualización más altas.

Con el juego en configuración 4K tenemos la máxima calidad y seguimiento de track 27 fotogramas/segundo. Cuando se activa DLSS 2, la velocidad de cuadros por segundo aumenta a 71, y cuando se usa DLSS 3.5, la velocidad de cuadros por segundo alcanza 142 FPS. Estas mejoras ya son excelentes, pero lo mejor está por llegar, y eso es Con DLSS 4 logramos 246 FPSla latencia de la PC pasa de 65 milisegundos de forma nativa a 35 milisegundos Activa las técnicas anteriores.

NVIDIA ha confirmado que los marcos DLSS 4 multigeneración tendrán Soporte nativo para 75 juegos y aplicaciones La nueva superresolución y reconstrucción de luz basada en el modelo de transformación visual será compatible de forma nativa con 50 juegos y aplicaciones desde el lanzamiento.

Para aquellos juegos que aún no hayan dado el salto a la última versión de NVIDIA DLSS, podremos Fuerza tu aplicación para que pase las aplicaciones NVIDIA.

Marco multigeneracional Solo disponible en GeForce RTX 50. GeForce RTX 40 seguirá utilizando la generación de fotogramas, y GeForce RTX 30 y GeForce RTX 20 serán compatibles con la nueva superresolución y reconstrucción de luz impulsada por el modelo Vision Transformer.