{"id":251231,"date":"2022-10-22T08:50:00","date_gmt":"2022-10-22T05:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/nvidia-transforme-son-image-scaler-en-une-alternative-open-source-au-dlss-concurrent-damd-fsr\/"},"modified":"2022-10-22T09:06:00","modified_gmt":"2022-10-22T06:06:00","slug":"nvidia-transforme-son-image-scaler-en-une-alternative-open-source-au-dlss-concurrent-damd-fsr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/fr\/nvidia-transforme-son-image-scaler-en-une-alternative-open-source-au-dlss-concurrent-damd-fsr\/","title":{"rendered":"Nvidia transforme son image scaler en une alternative open-source au DLSS, concurrent d’AMD FSR"},"content":{"rendered":"

\n Vue d’ensemble :<\/strong> la mise \u00e0 jour de novembre 2021 de Nvidia couvre plusieurs sujets concernant ce que fait l’entreprise avec sa technologie de reconstruction d’image. L’histoire principale est sa technologie de mise \u00e0 l’\u00e9chelle d’image am\u00e9lior\u00e9e, appel\u00e9e Nvidia Image Scaling, qui est propos\u00e9e comme alternative au DLSS et au FSR d’AMD dans l’espoir d’obtenir un support plus large pour les d\u00e9veloppeurs.\n<\/p>\n

\n Il y a eu beaucoup d’\u00e9loges pour le DLSS de Nvidia – une fonctionnalit\u00e9 qui, dans les jeux qui le prennent en charge, rend les images \u00e0 faible r\u00e9solution aussi bonnes ou meilleures que les images \u00e0 haute r\u00e9solution, am\u00e9liorant ainsi les performances. Cela fonctionne gr\u00e2ce \u00e0 une combinaison d’IA, d’utilisation des informations des images pr\u00e9c\u00e9dentes et des c\u0153urs de tenseur des cartes graphiques RTX de Nvidia. Les analyses de groupes comme Digital Foundry d’Eurogamer ont soutenu<\/a> que les utilisateurs devraient toujours l’activer d\u00e8s qu’il est disponible.\n<\/p>\n

\n Le FSR d’AMD tente \u00e9galement d’am\u00e9liorer les performances en mettant \u00e0 l’\u00e9chelle les images \u00e0 partir de r\u00e9solutions inf\u00e9rieures gr\u00e2ce \u00e0 des m\u00e9thodes telles que la mise \u00e0 l’\u00e9chelle spatiale et la nettet\u00e9. Il n’utilise pas l’IA ni les informations des cadres pr\u00e9c\u00e9dents, mais fonctionne sur la plupart des GPU, qu’ils soient AMD ou Nvidia.\n<\/p>\n

\n Les comparaisons entre les deux<\/a> dans les jeux qui prennent en charge les deux ont montr\u00e9 que FSR est plus simple et finalement moins efficace. Pourtant, plusieurs grands jeux ont r\u00e9cemment choisi de prendre en charge FSR avant d’ajouter DLSS, ou \u00e0 la place de DLSS. Les exemples incluent Far Cry 6, Deathloop, Resident Evil Village et Back 4 Blood. Ceci est probablement le r\u00e9sultat des exigences moins strictes de FSR et d’AMD qui le rend open source, de sorte que n’importe qui peut potentiellement l’impl\u00e9menter.\n<\/p>\n

\n Apparemment en r\u00e9ponse, Nvidia a annonc\u00e9<\/a> qu’il ajoutait plus de fonctionnalit\u00e9s \u00e0 son scaler d’image existant. Il ne s’agit pas de DLSS, mais plut\u00f4t d’un simple convertisseur ascendant similaire \u00e0 FSR qui dispose d\u00e9sormais d’un algorithme de nettet\u00e9 am\u00e9lior\u00e9 avec un filtre \u00e0 six prises, une mise \u00e0 l’\u00e9chelle \u00e0 quatre directions et des filtres de nettet\u00e9 adaptatifs.\n<\/p>\n

\n La mise \u00e0 l’\u00e9chelle de l’image Nvidia est activ\u00e9e dans le panneau de configuration Nvidia sous \u00ab\u00a0G\u00e9rer les param\u00e8tres 3D\u00a0\u00bb. Une fois activ\u00e9, il ajoutera cinq nouvelles r\u00e9solutions s\u00e9lectionnables via les menus de param\u00e8tres du jeu, en fonction d’un pourcentage de la r\u00e9solution native de votre \u00e9cran, de 85 % \u00e0 50 %. Notamment, ce dernier n’est pas disponible pour les moniteurs 1080p.\n<\/p>\n

\n Une fois qu’un utilisateur s\u00e9lectionne l’une de ces r\u00e9solutions avec un jeu en mode plein \u00e9cran, Nvidia Image Scaling doit passer de celle-ci \u00e0 l’affichage natif. Si un jeu ne prend pas en charge le plein \u00e9cran, un utilisateur peut simplement utiliser Nvidia Image Scaling pour modifier la r\u00e9solution du bureau.\n<\/p>\n

\n Nvidia Image Scaling a m\u00eame une superposition dans le jeu qui devrait afficher les r\u00e9sultats en temps r\u00e9el. Cela se fait via GeForce Experience, qui peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour configurer Nvidia Image Scaling. En appuyant sur Alt + F3 tout en jouant \u00e0 un jeu, vous pourrez ajuster la quantit\u00e9 de nettet\u00e9 tout en jouant et voir imm\u00e9diatement la diff\u00e9rence.\n<\/p>\n

\n Nvidia propose m\u00eame ses propres comparaisons approfondies entre Nvidia Image Scaling, FSR et DLSS. La soci\u00e9t\u00e9 souhaite clairement que les d\u00e9veloppeurs et les joueurs utilisent DLSS, qui appara\u00eet le mieux dans tous les plans de comparaison. Nvidia Image Scaling, d’autre part, ressemble beaucoup \u00e0 FSR lorsque les trois m\u00e9thodes sont compar\u00e9es dans Necromunda: Hired Gun. Dans les autres comparaisons, Nvidia semble regrouper FSR et son Image Scaling sous le nom de \u00ab\u00a0spatial upscaling\u00a0\u00bb.\n<\/p>\n

\n Comme FSR, Nvidia rend Image Scaling open source, il pourrait donc certainement finir par \u00eatre pris en charge sur AMD et m\u00eame sur les prochaines cartes graphiques d’Intel \u00e0 l’avenir.\n<\/p>\n

\n En plus de montrer sa nouvelle technologie de mise \u00e0 l’\u00e9chelle, Nvidia a \u00e9galement annonc\u00e9 la mise \u00e0 niveau de DLSS vers DLSS 2.3, qui est cens\u00e9e am\u00e9liorer certains des d\u00e9fauts de DLSS. Les jeux utilisant DLSS sont parfois connus pour introduire un effet d’image fant\u00f4me en raison de la fa\u00e7on dont la fonctionnalit\u00e9 g\u00e8re les vecteurs de mouvement d’un jeu. La version PC de Death Stranding<\/a> en est un bon exemple.\n<\/p>\n

\n Nvidia pr\u00e9tend r\u00e9soudre ce probl\u00e8me avec DLSS 2.3 pour r\u00e9duire les images fant\u00f4mes, citant Cyberpunk<\/a> 2077 comme exemple. DLSS 2.3 devrait \u00e9galement am\u00e9liorer la reconstruction des particules, ce que Nvidia a montr\u00e9<\/a> dans Doom Eternal.\n<\/p>\n<\/p>\n

\n Source d’enregistrement: techspot.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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