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인텔 연구원들이 'GTA V'사실적인 그래픽을 제공하며 유사한 기술이 VR에서도 동일하게 할 수 있습니다.

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인텔 인텔리전트 시스템 연구소의 연구원들은 사실적인 그래픽으로 컴퓨터 생성 이미지를 향상시키는 새로운 방법을 공개했습니다. 시연 GTA V,이 접근법은 딥 러닝을 사용하여 게임에서 생성 된 프레임을 분석 한 다음 실제 이미지 데이터 세트에서 새 프레임을 생성합니다. 연구 상태의 기술은 오늘날의 실제 게임 플레이에는 너무 느리지 만 미래의 실시간 컴퓨터 그래픽에 대한 근본적으로 새로운 방향을 나타낼 수 있습니다.

2013 년에 다시 출시되었지만 GTA V 꽤 멋져 보이는 게임으로 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 "사실적"의 정의와는 거리가 멀다.

우리가 만들 수 있었지만 사전 렌더링 정말 사실적인 이미지를 지금은 꽤 오래전부터 실시간으로 수행하는 것이 여전히 중요한 과제입니다. 실시간 레이트 레이싱은 사실적인 그래픽을 향한 한 걸음 더 나아가지만 오늘날 가장 잘 보이는 게임과 진정한 포토 리얼리즘 사이에는 여전히 차이가 있습니다.

인텔 지능형 시스템 연구소의 연구원들은 최첨단 접근 방식을 보여주는 발표 된 연구 딥 러닝 시스템을 계층화하여 사실적인 실시간 그래픽을 GTA 브이 기존 렌더링 엔진. 결과는 매우 인상적이며 유사한 방법을 훨씬 능가하는 안정성을 보여줍니다.

개념적으로이 방법은 NVIDIA의 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 유사합니다. 그러나 DLSS는 이미지를 수집 한 다음 동일한 이미지의 더 선명한 버전을 생성하도록 설계되었지만 Intelligent Systems Lab의 방법은 이미지를 수집 한 다음 실제 이미지의 데이터 세트에서 추출하여 포토 리얼리즘을 향상시킵니다. Cityscapes라는 데이터 세트 자동차 관점에서 스트리트 뷰 이미지를 제공합니다. 이 방법은 데이터 세트에서 원래 생성 된 프레임에 표시된 것과 가장 일치하는 특징을 추출하여 완전히 새로운 프레임을 만듭니다. GTA V 게임 엔진.

방법으로 강화 된 GTA V 프레임의 예 | 이미지 제공 Intel ISL

이 '스타일 이전'접근 방식은 완전히 새로운 것은 아니지만 새로운 이 접근 방식은 이미지 합성 프로세스의 일부로 게임 엔진에 의해 생성 된 G- 버퍼 데이터의 통합입니다.

G 버퍼 데이터의 예 | 이미지 제공 Intel ISL

G- 버퍼는 깊이, 알베도, 노멀 맵 및 오브젝트 분할과 같은 정보를 포함하는 각 게임 프레임의 표현이며, 모두 게임 엔진의 일반 렌더링 프로세스에 사용됩니다. 게임 엔진에 의해 렌더링 된 최종 프레임 만 보는 대신 Intelligent Systems Lab의 방법은 G- 버퍼에서 사용할 수있는 모든 추가 데이터를 검토하여 사진과 같은 데이터 세트의 어느 부분에서 가져와야하는지 더 잘 추측합니다. 장면의 정확한 표현을 만들기 위해.

이미지 제공 Intel ISL

이 접근 방식은 메서드에 뛰어난 시간적 안정성 (움직이는 객체가 한 프레임에서 다음 프레임까지 기하학적으로 일관되게 보임)과 의미 적 일관성 (새로 생성 된 프레임의 객체가 원래 프레임에 있던 것을 정확하게 나타냄)을 제공합니다. 연구자들은 그들의 방법을 다른 접근법과 비교했는데, 그중 많은 사람들이 특히이 두 가지 점에서 어려움을 겪었습니다.

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이 방법은 현재 연구원 인 Stephan R. Richter, Hassan Abu AlHaija 및 Vladlen Koltun이 "상호 작용 속도"라고 부르는 방식으로 실행됩니다. 오늘날에도 비디오 게임에서 실제 사용하기에는 너무 느립니다 (Nvidia RTX를 사용하여 2FPS에 불과) 3090 GPU). 그러나 미래에 연구원들은이 방법이 게임 엔진과 함께 작동하도록 최적화 될 수 있다고 믿습니다 (그 위에있는 것이 아니라) 프로세스를 실질적으로 유용한 속도까지 가속화 할 수 있습니다. 아마도 언젠가는 사실적인 그래픽을 VR.

“우리의 방법은 학습 기반 접근 방식을 기존의 실시간 렌더링 파이프 라인과 통합합니다. 우리는 우리의 방법이 미래의 그래픽 파이프 라인에 계속 도움이되고 실시간 레이 트레이싱과 호환 될 것으로 기대합니다.”라고 연구원은 결론지었습니다. […]“입력으로 사용되는 G- 버퍼는 기본적으로 GPU에서 생성되기 때문에 우리의 방법은 게임 엔진에 더 깊이 통합되어 효율성을 높이고 현실성 수준을 더욱 향상시킬 수 있습니다.”

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.roadtovr.com/intel-research-gta-v-photorealistic-graphics-deep-learning-vr/

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