Új hozzászólás Aktív témák
-
Akula
őstag
Ezt én is így gondoltam. De tökéletesen leírtad, hogy miként működik.
A machine learning algoritmus pont azokat fogja felismerni és behelyettesíteni, amit betanult. Pont ezért vannak bajban a csillagászok, mikor látnak egy objektumot néhány pixelen és nem áll össze a kép, mert a gépi algoritmus mutatja, hogy mi lehet, de a többi fizikai paaméter azt nem támasztja alá. Szóval a szoftver is csak annyira lehet okos, amenyire súgnak neki, ha már fizikailag nem látható a tartalom, mégis mondani kell valamit a pixeleknek.(#5) Fr3eWar: ez fel sem vetődött bennem. Magára az AI algoritmusra voltam kíváncsi.
-
XMI
csendes tag
Úgy állítja elő, hogy
1. vesznek jónéhány natív 8k-s, jóminőségű minta videoanyagot. Lehetőleg minél többféle tartalomból válogatnak mintákat, majd lentebb kiderül ez miért kulcsfontosságú.
2. leskálázzák 4k-ra, vagy 1080p-re
3. egy neurális hálót úgy tréningeznek, hogy a leskálázott anyag megy a bemenetre, az eredeti 8k-s referenciaanyag megy az elvárt kimenetre és addig optimalizálják az együtthatókat, amíg valami minimális maradékhibát sikerül elérni. Ezt a gyártó csinálja meg, borzasztóan számításigényes feladat, még dedikált gyorsítókkal is.
4. a gyártó által így tréningezett háló együtthatóit a TV firmware-be becsomagolják / firmware update-ekkel letöltik
5. a kisfelbontású inputot megkapja a háló, a tanultak alapján megpróbál kisebb-nagyobb képelemeket felismerni belőle és "megtippelni" a hozzátározó nagyfelbontású kimenő képet - ez relative kisebb erőforrásigényű (de azért valós időben már dedikált gyorsítóhardvert igénylő) feladat.Ha esetleg a Nvidia DLSS antialiasing technikájáról olvastad a cikkeket - na ez gyakorlatilag ugyanaz. Ott is 2.5k-n renderel a kártya (antialiasing nélkül), ezt 4k-ra skálázza fel és egyúttal próbálja az élsimítást is betippelni, több-kevesebb sikerrel. Ott annyival jobb a helyzet, hogy a neurális hálót minden játékra külön-külön tréningezik fel, tehát elvileg mindig csak egyféle vizuális "stílus"-ra kell optimalizálni.
Megjöttek az első független összehasonlítások a DLSS-ről
De így is látható, hogy ez nem csodaszer. Bizonyos eseteket elég jól lekezel (ferde, de tömör felülethatárokon a pixeles lépcsőházat) - ez ugyanis elég jellegzetes, mással össze nem keverhető vizuális elem.
Viszont a nagyon vékony (szubpixeles vékonyságú) vonalakkal nem tud mit kezdeni, azok szétesnek különálló pixelekre - ilyenkor egész egyszerűen nincs elég infó a bemeneten, hogy fel tudja ismerni és értelmes becslést tudjon adni. A másik kifejezetten problémás eset a periodikus mintázatoknál (pl, sűrű kerítés) van, ezeknél több lehetséges képtartalmat is egyszerre felismer és nem tudja eldönteni, hogy folyamatos színátmenet vagy egy pixel-felbontásnál sűrűbb rács van.A te példádra visszatérve - nyilván, a nagyon apró - néhány pixeles - objektumokat a neurális háló nem fogja tudni semmilyen megtanult mintázattal azonosítani - hiszen rendkívül sokféle tárgy néz ki ugyanúgy, ha pár pixel méretre le van kicsinyítve - nem egyértelmű, hogy mit kéne rajzolni. Tehát ezt valószínűleg életlenül fogja felskálázni, kb úgy mint egy mostani bilineáris felskálázó szűrő. Kivéve, ha a háló betanítását elcseszték - túl kevésféle tartalommal tanították vagy nem volt statisztikailag kiegyensúlyozott a tanító halmaz, ilyenkor úgymond "túltanul" a háló, túlságosan ráoptimalizálják egyfajta mintára és mindenbe azt az alakzatot fogja belelátni, ami a tanítás során felülreprezentált volt. Vagyis ha hangyabolyt ábrázoló videóval tanították, akkor egy mákostésztát ábrázoló bemenő képre is apró hangyákat fog rajzolni a mákszemek helyére.
-
Akula
őstag
Azt vágja valaki, hogy a mesterséges intelligencia hogyan tudja kitalálni, hogy mi van a nem látező picelek mögött, hogy egy mondjuk fullHD-t fel tud húzni 8K-ra?
Mondok egy példát. Egy hangyaboly 2m-ről felvéve fullHD-ben csak egy szürkés izgés-mozgás, de 8K-ban már látszanának a kis élőlények. Ebből mi lesz vajon? Mákszemek gurulása, vagy szurok ömlés? Vagy hogyan kell ezt elképzelni? -
#2
-=RelakS=-
veterán
-=RelakS=-
veterán
Kérhetnék egy ki tud kisebb 8K monitort rittyenteni versenyt?
Igaz, hogy a Dell 32"-al vinné a pálmát, de én 48"-al is beérném
meg 4K-s 11"-os tablettel ...
-
hardzsi2
aktív tag
100"-on talán már látható is a 8K felbontás-előnye a 4K-hoz képest. Kisebb képátló mellett számomra biztos nem lene vonzó, pl. otthonra inkább egy 75"-os 4K-s, mint egy 75"-os 8K-t 1.5x-ös áron...
A HDMI 2.1 az alap 8K-hoz, de szívesen látnám, ha meghonosodna a 4K tévékben és házimozi erősítőkben is, hogy a teljes átviteli láncot (2.1-es kábelekkel persze) a max. sávszélességgel lehetne egybefűzni.
...és mielőtt valaki rákezdené, hogy 4K-hoz felesleges, nem az: "So, does it matter if your next TV has HDMI 2.1 or not? For most of us, probably not; an 8K at 60Hz-capable television isn't going to be of much use for a while yet. But for gamers and movie-lovers, the prospect of a 4K 120Hz TV supporting scene-by-scene dynamic HDR will be tempting." Forrás
![;]](http://cdn.rios.hu/dl/s/v1.gif)
Új hozzászólás Aktív témák
- Vadiúj számlás garanciás szupergyors hálókártya
- Samsung Galaxy S23+ 256GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- Xiaomi Redmi Note 10S 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- BESZÁMÍTÁS! Asus Prime H370 i5 8500 16GB DDR4 512GB SSD RTX 3050 6GB Thermaltake V3 FSP 400W
- 121 - Lenovo Legion Pro 5 (16ARX8) - AMD Ryzen 7 7745HX, RTX 4070 - 4 év garancia
Állásajánlatok
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest
Cég: CAMERA-PRO Hungary Kft.
Város: Budapest