英特尔用英伟达显卡 给GTA5打了个超强画质补丁

英特尔居然用英伟达显卡,给gta5做了个画质增强补丁?

没错,画面亿点点接近真实世界的那种:

有点意思。

更有意思的是,据英特尔表示,这个补丁在geforce rtx 3090 gpu上,完成一次画质增强推理,只需要半秒钟的时间。

效果也确实不错,看起来就像是自家行车记录仪拍的:

就连增强后的草地和沥青路面(右侧),看起来也更真实了:

简直就像是在洛杉矶(gta5取景地)实地飙车一样,而且丝毫不拥堵!

网友表示,这简直是个巨大的飞跃,而且研究不是出自英伟达或者amd,竟然是来自英特尔!

不过,英特尔怎么想起来搞计算机图形学方面的研究了?

毕竟,去年11月份,英特尔正式宣布推出他们的iris xe max独立显卡,研究已经在进行中了。

这波啊,这波英特尔在大气层。(手动狗头)

所以,这个画质增强补丁,究竟给gta5的画面“施了什么魔法”?

不用光追,3点改变让图像更真实

通常来说,用gan就能实现类似的逼真图像,例如将一匹马转换成斑马。

△用gan生成的斑马

然而,用gan会产生一个问题。

如果只用图片作为输入,生成的图像虽然逼真,却不可避免地会出现伪影等现象(图中闪烁、斑马身上不时出现棕色浅影)。

通常来说,伪影产生的原因之一,是生成器在将低分辨率图像转换成高分辨率图像时,需要进行反卷积,这容易出现不均匀重叠、产生某些抽象部分,并出现某些色块漂移的情况。

为了解决这一问题,研究人员将图片作为输入的同时,还给它加上了更多的限定信息——

这些信息,是gta5游戏引擎在渲染场景时,产生的一组中间缓冲区(g-buffer),里面包含了几何形状、物体材质和光照等物理信息。

将这些物理信息与图像一起输入模型,就能避免网络在改变图像风格时,连着物理信息也一块改变了。

这样,既能增加图像真实性、又能减缓伪影出现的情况。

输入指标有了保障,就可以放心开始生成图像了。

整体来看,这个模型分为两部分:用图像增强网络生成图像,并以感知鉴别器和lpips指标,来判断生成图像的真实性、相似性。

首先,来看生成部分。

研究人员发现,要想让gta5中的图像看起来更真实,有3点特征可以改变:

增加汽车的光泽

改善植被的整体外观

让沥青路面看起来更光滑

为此,图像增强网络(架构基于hrnetv2)本身,采用了kitti、cityscapes和mapillary vistas三个数据集进行训练,分别学习这些特征。

△图像增强网络

其中,采用kitti数据集训练网络,以增强gta5中的汽车光泽(传说中的抛光):

再采用cityscapes训练,模拟出更接近真实世界的气候情况(这里模拟了德国气候):

最后,用mapillary vistas数据集进行训练,以模拟出更光滑的沥青路面:

这样,相比于gta5中的动画场景,生成的图像车子会反光、植被更丰富、路面也更平坦了,看起来更接近真实世界。

然后,就是鉴别部分了。

这部分包括感知鉴别器、和一个名为lpips(learned perceptual image patch similarity)的指标,分别评估生成图像的真实性、以及与输入图像之间的相似性。

鉴别器包含分割网络和vgg-16两部分,用来对生成图像和现实场景中的图像进行对比,并给生成图像进行打分,越真实分数越高。

至于lpips,则是一个指标,用来评估生成图像与最初输入的图像之间的“感知相似度”。

与其他模型相比,效果如何?

论文将intel的模型,与colortransfer、spade、wct2、cut、tsit等模型进行了对比。

从视频中来看,intel的模型生成的结果,基本都能保持与gta5原始图像一致的结构。

但其他模型却暴露了一些不足,其中效果最糟糕的是spade,根本无法生成相应的场景布局。

再比如,colortransfer无法修改纹理,因此欠缺了一些真实感:

wct2在很大程度上,要受到参考图像质量的限制,生成效果不稳定:

在tsit和munit中,模型生成了额外的树木,甚至还有无法去除的伪影:

比起使用感知损失的其他方法,cycada使用了更明确的语义信息,效果更好。

但是类似地,在cut和cycada中,也出现了车标伪影的情况,cut中的一些整体场景不堪忍睹:

这些树木、车标等伪影,在一定程度上是由于统一采样和较大的图块导致的。

而intel研究团队以较小的图块进行采样,减少了源数据集和目标数据集之间的不匹配。

从感知效果上来看,这些模型生成的图像,都比gta要更“真实”。

从各项指标来看,intel的模型综合表现也是最优的(数值越低,效果越好)。

不过,新模型也有不太完美的地方,进行增强后的路人效果还是一般,看起来不太真实。

当然,这也和采用的训练数据集有关,intel模型所用的数据集,并不过多地涉及行人,主要还是用于增强天空、沥青路、汽车光泽等真实感。

网友:比路径追踪便宜多了!

对于这次模型展现的效果,网友们的评价也是褒贬不一。

有网友迫不及待地想要用上了:搞起!

还有网友表示,这将是未来gta-5这类游戏的发展方向——更接近真实世界。

而且,这项技术相比于路径追踪,不知道要便宜多少。

最重要的是,技术所用的神经网络,还修复了物体上那些不真实的纹理。

当然,也有网友调侃:

视频是用便宜的行车记录仪来拍的?(这个视频只有720p)

嗯,所以这就是《黑客帝国》色调呈绿色的原因。

还有一些网友不太喜欢这种类型的“写实风”:

这,这只是把加州变成‘德国风’吧?

这不是又回到gta 4了?

△gta 4宣传片段

这些网友认为,gta 5不该追求写实主义,更需要的是具有美感和娱乐性。

游戏开发者并不是没有能力,显然,他们是刻意选择了风格化和超现实主义,因为它看上去比真实的东西更具吸引力。

对此,有网友解释说,研究人员和游戏开发者的出发点不同。

这是一个巨大的飞跃!

纹理和光照是cgi中两个非常棘手的问题,使用光线追踪呈现逼真的光泽,需要计算大量表面之间的光线反射。

应用ml可以巧妙地跳过最困难的部分。这项技术可以用来制作游戏、电影或电视剧。

你希望游戏用上这样的图像增强引擎吗?

– the end –

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