Кроссплатформенный аналог генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт предыдущих поколений

Компания Apex Compute представила открытую бета-версию технологии генерации кадров Apex Neural Rendering. Решение использует прослойку OptiScaler, перехватывает вызов штатной NVIDIA DLSS Frame Generation и позволяет создавать промежуточные кадры на видеокартах GeForce RTX™, GeForce^® GTX 16, AMD Radeon™, Intel^® Arc™, а также на чипах Apple Silicon.

Устройство и поддерживаемые платформы

ANR представляет собой набор инструментов нейросетевого рендеринга, который разработчики позиционируют как кроссплатформенную альтернативу NVIDIA DLSS. В него входят три заявленных компонента: повышение разрешения (super resolution), реконструкция трассировки лучей (ray reconstruction) и генерация промежуточных кадров (frame generation). Пока скачать и опробовать можно только модуль генерации ANR FG; модели для апскейлинга и подавления шумов при трассировке лучей по-прежнему обучаются.

Одна из особенностей проекта — заявленная совместимость с графическими процессорами разных производителей и поколений, в том числе с архитектурами без специализированных тензорных ядер. В официальной документации указано, что бета-версия ANR FG работает на следующих платформах:

• видеокартах GeForce RTX™ серий 20, 30, 40 и 50, а также GeForce^® GTX 16;

• ускорителях Radeon™ RX 5000, RX 6000, RX 7000 и RX 9000 и портативной консоли Steam Deck;

• дискретных видеокартах Intel^® Arc™ серий A и B;

• системах на чипах Apple M1 и новее с macOS 26 или более поздней версии и поддержкой графического API Metal.

На ПК поддерживаются Windows 10, Windows 11, дистрибутивы Linux и SteamOS с использованием слоя совместимости Proton.

Заявленные показатели производительности

В Apex Compute подчеркивают компактность нейросетевой модели: ее размер составляет 0,17 МБ. По внутренним тестам компании на GeForce RTX™ 5090 при разрешении 3840 × 2160 пикселей, ANR FG создает один кадр в режиме двукратной генерации за 1,01 мс, тогда как штатной NVIDIA DLSS Frame Generation требуется 1,26 мс. Расход видеопамяти при этом составил 214 МБ против 562 МБ у решения NVIDIA — примерно на 62% меньше.

Игровой сервер с криперами и порталом в Незер.

Собирайте ресурсы, возводите постройки, изучайте мир Selectel в Minecraft и выигрывайте призы.

Исследовать →

В сводных таблицах для разных режимов и архитектур компания заявляет преимущество над конкурирующими алгоритмами по скорости генерации кадров — до 2,4 раза. В испытаниях на AMD Radeon™ RX 7800 XT, Intel^® Arc™ B580 и Arc™ A770 модуль ANR FG превосходит AMD FSR™ 3.1 по времени построения кадра. На AMD Radeon™ RX 9060 XT результаты неоднозначны: в режиме 2X ANR FG быстрее AMD FSR 3.1, но при трех- и четырехкратной генерации кадров вперед выходит AMD FSR 4, использующая машинное обучение.

Чтобы продемонстрировать визуальное качество созданных кадров, разработчики опубликовали примеры из The Last of Us Part II Remastered и Hogwarts Legacy, а также результаты по объективным метрикам качества видео CGVQM-5, ColorVideoVDP и PSNR в режимах от 2X до 6X. Во всех представленных производителем таблицах ANR FG набирает больше баллов, чем NVIDIA DLSS. Так, для режима 2X указаны 96,59 балла против 93,66 по CGVQM-5 и 33,84 дБ против 31,22 дБ по PSNR.

Технические особенности

Хотя проект называют открытым, исходный код нейросети на GitHub пока не опубликован: в репозитории доступны лишь документация и скомпилированные файлы бета-версии. Apex Compute обещает выложить код позднее.

ANR FG подключается к играм не в виде нативного плагина, а через OptiScaler. Доступны две сборки: полный пакет со встроенным модификатором для установки с нуля и облегчённое дополнение для игр, в которых OptiScaler уже применяется.

Для работы в Windows необходим стандартный пакет библиотек Microsoft Visual C++ 2015–2022 Redistributable (x64). После копирования файлов в каталог игры нужно включить в ее настройках штатную генерацию кадров NVIDIA DLSS: прослойка перехватит вызов и запустит собственный алгоритм. Для компьютеров с Apple Silicon отдельно предлагается тестовый стенд, на котором можно сравнить ANR FG, работающую через API Metal, со встроенной технологией MetalFX.

Все приведённые показатели скорости и качества получены исключительно в ходе внутренних испытаний Apex Compute. Независимым тестировщикам ещё предстоит выяснить, как подмена библиотек проявит себя в реальных играх при ограничении производительности процессором и возникнут ли артефакты в динамичных сценах.

Источник