脸书 怎么 涨 粉 Facebook开发超采样技术，虚拟现实进一步更新

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SIGGRAPH 2020大会即将召开，Facebook研究人员近日更新了一篇文章，介绍了“神经超采样”（neural supersampling）技术。这是一种根据人工智能机器学习为基础的提高图像清晰度的算法技术，跟NVIDIA的DLSS“深度学习超采样”技术相似。不同的是，这个神经超采样并不需要专门的硬件或者软件就能实现，基本可以媲美DLSS的效果。

Siggraph 2020 conference will be held soon. Facebook researchers recently updated an article to introduce the "neural supersampling" technology. This is an algorithm technology based on artificial intelligence machine learning to improve image clarity, similar to NVIDIA's DLSS "deep learning oversampling" technology. The difference is that this neural supersampling can be realized without special hardware or software, which is comparable to the effect of DLSS.

这种“神经超采样”算法可以获得低分辨率的渲染帧并将其放大16倍，这意味着未来科技方向上将发生更多的变化。例如，未来的耳机，理论上可以驱动双3K面板，每只眼睛只渲染1K——甚至不需要眼睛跟踪。

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能够以较低的分辨率进行渲染，意味着更多的GPU功能可以自由运行详细的着色器和 效果，这可以弥合从移动虚拟现实到控制台虚拟现实的差距。虽然这并不能把移动芯片变成游戏机，但它应该在某种程度上缩小差距。

Facebook声称其神经网络是 先进的，其性能超过了所有其他类似算法——这也是它能够升级16倍的原因。在提供的例子图像中，Facebook的算法似乎已经达到了重建线条或网格图案等细节的程度。

实际上，早在三月，Facebook就发表了一篇类似的文章。这篇文章描述了利用神经采样来释放GPU功耗的想法。研究者们希望找到一个框架，并在当前渲染管道(低延迟)中实时运行机器学习算法，从而达到这个目的。把这个框架和神经网络结合起来，可以使这个技术实用化。

由于AR/VR显示器正朝着更高分辨率、更快帧速率和更高真实感的方向发展，神经超采样法可能是从场景数据中推断出清晰细节而非直接渲染的关键。这项工作为未来高分辨率虚拟现实指明了方向，不仅是显示器，也是实际驱动所需的算法。

目前，这只是一个研究，研究人员“相信通过进一步的网络优化、硬件加速和专业级的工程设计，这种方法可以明显更快”。Facebook将这种方法归类为“神经渲染”，科技的更迭正以超出了任何人的预期的速度发展着。

At present, this is only a study. The researchers "believe that this method can be significantly faster through further network optimization, hardware acceleration and professional engineering design". Facebook classifies this approach as "neural rendering," and technology is changing faster than anyone expected.

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