Hoy te hablaremos de la comparativa entre RIS vs DLSS, dos tecnologías relacionadas con la imagen de AMD y Nvidia, respectivamente. Es cierto que esta segunda ha recibido más atención por gran parte del público, pero no hemos de subestimar al Radeon Image Sharpening. Si bien sus implementaciones son distintas, lo que nos interesa es que sus cometidos son parecidos.
Por si te lo preguntas, la imagen principal del artículo es una comparativa de imágenes de Halo 2 vs Halo 2 Remastered. La mejora visual no se debe ninguno de los dos softwares, pero nos parece algo relacionado, puesto que ambas tecnologías regeneran y mejoran fotogramas.
Índice de contenidos
Tecnologías de reescalado y retoque de imagen: RIS vs DLSS
Comencemos por definir dónde están los límites de lo que estamos hablando, ¿no? En la comparativa RIS vs DLSS hay muchas cosas a tener en cuenta, pero lo que más nos interesa es la finalidad de ambos programas.
Lo que tenemos claro es que tanto Radeon Image Sharpening como el Deep Learning Super Sampling son tecnologías de reescalado y mejora de imágenes. Sin embargo, cada una tiene una implementación distinta.
Ambas tecnologías «reducen» el tamaño del fotograma a renderizar y luego mejoran la calidad de imagen para que este cambio no se note.
- El primer paso consigue que tanto la gráfica como el procesador puedan funcionar con mucha menos carga de trabajo. Después de todo, renderizar una imagen a 1080p es un trabajo mucho menos pesado que una a 4K.
- El segundo paso se trata de un algoritmo que ‘regenera’ la imagen para que no parezca 1080p, sino 4K, por ejemplo. Con mayor o menor éxito, ambos algoritmos realizan este arduo trabajo y consiguen (o no) engañar a nuestro ojo.
Si el trabajo está bien hecho, el usuario disfruta de unos fps superiores a la par que una calidad de imagen idéntica. En el peor de los casos veremos errores de cálculo, artefactos extraños y otros bugs pequeños.
Pero como dicen los algunos sabios ‘el diablo está en los detalles’. Tal como lo son las alas de un murciélago y las de un pájaro, RIS vs DLSS son tecnologías cuyos cometidos convergen mayoritariamente, pero cuyas formas de conseguirlo divergen. Por esta razón, a continuación te hablaremos individualmente de cada implementación.
La solución de AMD: Radeon Image Sharpening
La tecnología que AMD trae al campo de juego es bastante interesante. Se implementa junto a la herramienta de código abierto AMD Fidelity FX, lo que significa que cualquier videojuego con este pack instalado disfrutará de AMD RIS.
El principal apartado de la Radeon Image Sharpening es el algoritmo de afinamiento de contraste adaptativo. Tiene un nombre extraño, pero viene a decirnos que retoca y mejora las imágenes más cercanas a la cámara a la par que apenas retoca los fondos. La mejora es notable en algunas texturas y la calidad general de la imagen es excelente.
Sin embargo, esta funcionalidad se puede combinar junto al reescalado para exprimir al máximo la potencia de nuestros componentes. En algunos títulos como Fornite podemos reducir la resolución a proyectar de forma nativa.
En nuestra ventana (1920×1080, por ejemplo) podemos tener una resolución in-game del 100% (1920×1080) o al 50% (960×540). La reducción de píxeles hace que el trabajo sea mucho menos duro y que podamos obtener más fps, pero a cambio la imagen se ve comprometida.
Por ello, mezclar el apartado de retoque visual junto a una bajada en escalada de la imagen puede mejorar considerablemente la experiencia de juego.
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Otro punto a destacar es que esta tecnología solamente está disponible para gráficas Navi y Polaris, aunque no en todos los títulos. Solamente podremos activar estas funcionalidades en los videojuegos con Fidelity FX y con APIs DirectX 9 (solo Navi), DirectX 12 o Vulkan.
No es lo mejor que hay, pero lo importante es que está orientado para el futuro. El siguiente paso que el equipo rojo quiere dar es ofrecer soporte para DirectX 11.
La solución de Nvidia: Deep Learning Super Sampling
La solución a la que ha llegado Nvidia es un tanto diferente. Fue anunciada, testeada y lanzada un tiempo antes que su competencia, pero eso no la hace más anticuada. De hecho, diríamos que es todo lo contrario.
El Deep Learning Super Sampling es una tecnología que usa el nuevo sistema que usa núcleos de Inteligencia Artificial de las gráficas Nvidia RTX. El motivo es bastante claro: DLSS usa un algoritmo basado en el trabajo de una IA que va aprendiendo. Sin embargo, no es exactamente el mismo algoritmo que el de Radeon Image Sharpening.
En el caso del DLSS, un superordenador es entrenado para reescalar imágenes.
- Al principio se le da miles de fotogramas con y sin antialiasing y se le pide que aprenda a encontrar las diferencias.
- Luego, se le da un set de imágenes a una resolución media o baja para que la rescale a alta resolución.
- Se comparan las imágenes y si el resultado es parecido, el algoritmo está mejorando. No obstante, si tiene fallos graves, los investigadores la corrigen y se procura que la máquina genere nuevas reglas para hacerlo mejor.
Este proceso se repite miles o millones de veces durante días o meses para entrenar a la IA.
Destaca que mientras que RIS realiza cambios para mejorar la imagen y deja en segundo plano el reescalado de imágenes, aquí es justo al revés. Además, el uso de Redes Neuronales permite que este proceso evolucione continuamente, por lo que el DLSS cada vez funciona mejor.
Aquí te mostramos un vídeo donde comparan un algoritmo clásico de procesado de imagen contra un algoritmo en pruebas basado en una IA:
Sin embargo, tiene la desventaja de que solo tenemos esta tecnología en gráficas Nvidia RTX. Al necesitar los núcleos RT, ninguna otra gráfica puede ofrecer esta funcionalidad.
Además, para introducir este software no podemos simplemente implementar una herramienta, como en la competencia. En el caso del DLSS, cada estudio debe implementarlo «manualmente» en su código y por cada motor gráfico existen diversas diferencias. Por esta razón, el DLSS no es tan fácil de implementar.
RIS vs DLSS: ¿Cuál tecnología es superior?
Lo cierto es que ambos métodos de realzar la imagen y mejorar el rendimiento son diferentes desde su misma raíz. Por ello, vamos a separarte este tópico en una serie de puntos relevantes.
Complejidad
Creemos que DLSS es una tecnología más compleja y con bastante más potencial, por lo que eventualmente superará a RIS. No en balde, actualmente, parece que esta segunda obtiene unos resultados más notables en los títulos de hoy día.
La tecnología de Nvidia usa una Inteligencia Artificial en lo más básico de su programa. No por nada lo tiene en su propio nombre (Deep Learning). Esto le da una ventaja nuclear que la convierte en una apuesta más segura de cara al futuro (siempre y cuando no la abandonen en dos años).
Es cierto que AMD también puede ir actualizando y mejorando el algoritmo, pero al tener que realizarlo todo de una manera más «manual», eventualmente se quedará atrás.
Calidad gráfica
Hace no mucho hablamos de cómo Borderlands 3 se veía considerablemente mejor con Radeon Image Sharpening.
Como ves, esta tecnología no está tan centrada en mejorar el rendimiento y sí en mejorar la calidad de imagen. Por su algoritmo de post-procesado, Radeon Image Sharpening toma el fotograma mostrado y realza ciertas zonas para que se vean más definidas. Como te hemos indicado ya, sobre todo le da contraste y alisa los bordes de objetos más cercanos a la cámara.
Por otro lado, el algoritmo de Nvidia no se centra tanto en la mejora visual y sí más en la reconstrucción de imágenes en alta resolución.
La verdad es que podríamos comparar ambos trabajos por su dificultad, pero realmente son muy diferentes como para sacar algo en claro.
Rendimiento del ordenador
En este apartado el DLSS saca un poco de ventaja. Como está enfocado en optimizar el trabajo reescalando imágenes, si queremos jugar en 4K, procesaremos imágenes en 1080p. De esta forma reducimos considerablemente el trabajo del ordenador y no sacrificamos apenas calidad de imagen.
Es cierto que se ha reportado que las imágenes pueden sufrir un poco de blurring, sobre todo objetos lejanos o en movimiento. No en balde, sabemos que con cada parche recibiremos mejoras importantes, puesto que la Inteligencia Artificial no para de aprender.
Aquí puedes ver cómo se desenreda el DLSS en el videojuego Control, uno de los últimos títulos lanzados con el soporte de Nvidia.
De hecho, recientemente cubríamos una noticia donde Nvidia hablaba de cómo iba su tecnología y de diferentes mejoras que iban a aplicarle al algoritmo. El vídeo del bosque en llamas de arriba muestra cómo aprovechan los molestos artefactos en pantalla para realzar la cantidad de partículas en pantalla.
Por otro lado, Radeon Image Sharpening basa su funcionamiento en una metodología más arcaica.
No hay mucha información al respecto, pero parece que lo que hace es reescalar la imagen desde la GPU, así reduce la carga de trabajo. Después, aplica su filtro de contraste adaptativo para mejorar la imagen y evitar que el reescalado sea perceptible.
Es un buen truco, pero la cantidad de rendimiento obtenido antes de que el cambio sea notable es limitado. Lamentablemente, creemos que la solución de Nvidia es notablemente más interesante y avanzada.
Implementación en videojuegos
Es capital hablar de cómo de bien se implementan dichas tecnologías en los videojuegos y algunos otros programas.
Por un lado, Nvidia está haciendo grandes esfuerzos para que grandes marcas incluyan tanto esta tecnología como Ray Tracing en sus títulos. No obstante, no ocurre lo mismo con las medianas y pequeñas desarrolladoras, las cuales tienen mucha menos prioridad.
Esto se debe a que DLSS necesita ser implementado de forma individual en cada videojuego. Cada motor gráfico afecta y procesa los datos de una forma distinta. Por ello, el trabajo de implementar dicha tecnología es bastante superior a la de su competencia.
Por contraparte, el código abierto de AMD es mucho más amigable y puede llegar a ser ampliados por distintas comunidades y empresas. Según afirma AMD, solamente con incluir el pack de herramientas Fidelity FX en un videojuego ya se tiene acceso a RIS, lo cual es una gran ventaja.
La única limitación es que, actualmente, solo podremos implementar esto en juegos basados en DirectX 9, DirectX 12 y Vulkan. Además, los juegos con APIs DirectX 9 solo funcionarán sobre gráficas AMD Radeon Navi, aunque esperamos que esto aumente con las actualizaciones.
Conclusión final RIS vs DLSS
Por lo tanto, la conclusión más evidente que podemos ofrecerte es que ambas tecnologías consiguen cosas parecidas, pero sus cometidos no son tan similares.
Lo malo es que las dos están limitadas a sus marcas, por lo que no parece que podamos ver una combinación de ambas en un futuro cercano. Pese a ello, uses la plataforma que uses, tendrás una buena tecnología en la que apoyarte.
Hoy día, el mundo de los componentes se está agitando y eso es bueno para los usuarios.
- Las CPUs han vivido un gran lanzamiento que ha desestabilizado a la gran Intel.
- Por otro lado, AMD va con paso seguro en el campo de las gráficas. Además, el equipo azul está preparando sus gráficas discretas, así que nadie sabe qué pasará.
Quién sabe, quizás en un futuro podamos ver RIS vs DLSS vs Tecnología de Intel. O quizás podremos ver una combinación de las dos o tres tecnologías porque la competencia toma otro tinte.
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Sea como fuere, aquí te hemos mostrado la mayoría de diferencias entre estas dos increíbles tecnologías. Esperamos que lo hayas entendido con facilidad y que hayas aprendido algo nuevo. Además, te alentamos a leer y buscar información sobre estos temas, puesto que estas nuevas tecnologías están basadas en ideas muy interesantes.
Y tú, ¿crees que Intel se establecerá como la tercera competencia en gráfica integradas? ¿Cuál tecnología crees tú que es mejor RIS vs DLSS? Comparte tus ideas en la caja de comentarios.
