Explorando a geração de quadros adaptáveis do Lossless Scaling
O recurso de geração de quadros adaptáveis lançado recentemente pelo Lossless Scaling surgiu como uma inovação notável, provando sua capacidade de fornecer saída visual suave mesmo com baixas taxas de quadros base — um desenvolvimento interessante, especialmente para usuários com configurações de jogos de médio porte.
Insights do Podcast Digital Foundry
Em seu último episódio de podcast, os especialistas em tecnologia da Digital Foundry examinaram esse novo recurso, apresentado no início deste mês. Sua demonstração destacou o desempenho dessa tecnologia em uma configuração de médio porte, especificamente um sistema alimentado por uma CPU Ryzen 5 3600 e uma GPU NVIDIA RTX 4060. Eles relataram a obtenção de uma saída consistente de 120 FPS em configurações altas e ray tracing — notavelmente em 1440p no Control e até mesmo em 4K nativo no Starfield.
Desafios e considerações de desempenho
Apesar desses resultados impressionantes, a utilização do Lossless Scaling traz desafios. Os usuários podem experimentar artefatos visuais e latência aumentada devido às baixas taxas de quadros base, problemas que são apenas um pouco atenuados por tecnologias como o NVIDIA Reflex. No entanto, o potencial demonstrado por esse novo recurso reflete uma prova de conceito notável, particularmente porque opera independentemente de requisitos de hardware específicos.
O cenário competitivo das tecnologias de upscaling
Embora o Lossless Scaling apresente uma vantagem substancial para jogos que não têm suporte para os principais upscalers de fornecedores, é importante reconhecer que tecnologias como DLSS da NVIDIA, FidelityFX Super Resolution (FSR) e Xe Super Sampling (XeSS) da Intel continuam sendo mais eficazes para títulos com suporte oficial. A solução de upscaling da AMD fez avanços significativos que colocam sua qualidade de imagem em linha com iterações anteriores do DLSS. No entanto, o DLSS ainda detém o título de melhor upscaler disponível, principalmente devido à sua adoção do modelo Transformer. Esta nova arquitetura é capaz de gerar qualidade de imagem superior mesmo em resoluções de entrada mais baixas em comparação com os modelos anteriores de rede neural convolucional (CNN).
Conclusão
Em resumo, a geração de quadros adaptáveis do Lossless Scaling representa um desenvolvimento empolgante para jogadores com configurações de médio porte. Enquanto compete com tecnologias de upscaling estabelecidas, sua independência de requisitos rigorosos de hardware o posiciona como uma opção flexível no cenário de jogos.
Para mais informações, você pode consultar a fonte.
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