[정보] [DF] XeSS vs DLSS

[(:OTIGOC]

- XeSS는 (뛰어난 업스케일링 성능을 보이는 동시에) 거의 모든 현대적 GPU에서 작동할 것이기 때문에 네이티브 렌더링에 앞서 사용할 가치가 있다고 생각한다.

I honestly think it is almost always worth it to use image reconstruction over native rendering, especially since XeSS will work on nearly all modern GPUs from any vendor.

- 적어도 4K 퍼포먼스 모드 그리고 그 이상의 옵션에선 빠른 움직임, disocclusion, 파티클, 투명도가 두드러지는 문제를 일으키지 않는다.

Fast movement had a coherent look and did not alias or smear, disocclusion did not cause large fizzling and particles and transparencies generally look good, at least at 4K performance mode or higher.

- 하지만 작은 무늬가 반복되는 화면에선 무아레 효과가 나타나거나, 물 표현에 있어 지터링이 나타나는 등의 결점이 있었다. 다만 이는 적용의 문제지 XeSS의 근본적 문제로 보이진 않는다.

But still, there are issues here, the biggest being the moiré artefacts, which manifests nearly every time tiling detail shows up, tarnishing an otherwise very good presentation. Similarly, there is also the jittered water issue which needs looking at, although like I said earlier, I think this is an integration problem as opposed to some kind of fundamental weakness with XeSS itself.

- 하지만 이런 이슈들에도 불구하고 XeSS는 매우 성공적일 것으로 점쳐진다. 다른 최고의 업스케일링 솔루션과 같이 상황에 따라 1080p 기반인 퍼포먼스 모드 조차 4K 네이티브 렌더링보다 뛰어나 보일 수 있다. 

Even with these issues, I would say XeSS is shaping up to be a great success. Like the best upscaling solutions, it can beat the look of native 4K in some scenarios - even in performance mode, which uses a 1080p base image.

* 위 번역은 출처의 기사와 영상의 앞, 뒤 단락 및 뉘앙스를 기준으로 매우 의역되었기에 밑에 원문을 병기했습니다.

출처 : https://www.eurogamer.net/digitalfoundry-2022-intels-xess-tested-in-depth-vs-dlss-the-digital-foundry-technology-review

[김샌디]

DLSS 짬밥이 있지 XeSS에 밀릴리가

[N.OP]

DLSS
3070 나왔을 당시에는 artifact 꽤 많았는데
요즘은 좀 나아졌나

[헤드픈]

버전 오르면서 많이 개선됨

[누리웹 맞지요?]

fsr보다 낫네 ㅋㅋ

[Simbian]

DLSS 는 슈퍼샘플링이지 업스케일링이 아닙니다. 이거 개발자 중에도 착각하는 사람들이 많던데.. DLSS 도 1.0 하고 2.0 하고 차이가 많이 나는데.. 1.0 하고 2.0 하고 가장 큰 차이점은 temporal dither 를 어떤 방식으로 처리했느냐 입니다. 자 문제가 있다고 한 빠른 움직임일때의 고스트 현상과 오클루젼 시의 지글거림등은 temporal denoising 이 적용될 때 발생합니다. 또한 작은 패턴의 모아레 역시 temporal aa가 없을때 발생합니다. 즉 XeSS 는 DLSS 1.0 처럼 슈퍼샘플링 만 딥러닝으로 처리하고 있다는 것을 의미합니다. 이건 자랑이 아닙니다. DLSS 의 temporal Denoising 이 완벽하지는 않지만 쉐이더 코드로 temporal denoising 하는 것 보다는 훨씬 나은 결과를 보여줍니다. 오늘날 GI 랜더링에서 제일 골치 아픈게 몬테카를로 이펙트들의 템포랄 디노이징 입니다. 그걸 딥러닝으로 완벽하지 않아도 해결해 준다는 것이 DLSS 의 최대 장점인데 그 최대 특징을 빼고 만들었다는 건 아직 반쪽 짜리라는 거죠. 이게 생각보다 어려워서 AMD 는 아예 시도도 안 하고 있는거지만요.