El antialiasing es una técnica que ya lleva mucho tiempo acompañando al mundo de los gráficos, y aquí no solo aprenderás qué es, sino también los tipos que existen y cómo los diseñadores de hardware y software gráfico lo implementan para mejorar la calidad de las imágenes.
Índice de contenidos
¿Qué es el antialiasing?
El antialiasing en gráficos es una técnica para suavizar los bordes escalonados (o «aliasing») que aparecen en imágenes digitales cuando se representan líneas oblicuas o curvas en una rejilla de píxeles.
También te interesará conocer las mejores configuraciones gaming
Si imaginas una imagen digital como una cuatrícula de píxeles, comprenderás que cuando la línea es totalmente vertical u horizontal no hay problema, pero cuando tiene algún grado de desvío respecto a las columnas y filas de píxeles, entonces la representación no es exacta. Es decir, el problema surge debido a la representación discreta y limitada de los píxeles, lo que provoca que las transiciones entre colores sean abruptas en lugar de suaves.
El proceso de antialiasing consiste en estimar y mezclar los colores de los píxeles en función de la contribución relativa de una forma o borde geométrico al área del píxel. Para ello, se emplean varias técnicas de software o por hardware para el muestreo, filtrado y manipulación de los colores para suavizar estos escalonados.
Te deberías leer nuestra guía sobre las mejores tarjetas gráficas del mercado
Tipos de antialiasing
Entre los diferentes tipos de antialiasing que se pueden aplicar a los gráficos, tenemos que destacar los siguientes:
Spatial Antialiasing
Este tipo de antialiasing opera en el espacio de la imagen durante el proceso de rasterización, tratando de suavizar bordes y transiciones directamente en función de cómo las formas geométricas interactúan con los píxeles. Es decir, se centra en la distribución espacial de las muestras dentro de un píxel. Por esto, requiere cálculos adicionales durante el renderizado, por lo que puede tener un impacto en el rendimiento. Dentro de este tipo de antialiasing se pueden encontrar técnicas como SSAA, MSAA y CSAA.
Temporal Antialiasing
Este tipo de antialiasing utiliza información de cuadros (frames) anteriores para suavizar aliasing, especialmente en transiciones temporales como el movimiento de la cámara o los objetos en la escena. Se basa en vectores de movimiento para rastrear cambios en los bordes entre cuadros consecutivos. Dentro se pueden encontrar tecnologías como TAA y TXAA.
Post-Process Antialiasing
Este enfoque aplica antialiasing como un paso posterior al renderizado de la escena, trabajando directamente sobre la imagen final (almacenada en el framebuffer o memoria VRAM). Este tipo no requiere de cálculos adicionales durante el renderizado, por lo que es más rápido y no afecta tanto a la tasa de FPS. Se basa en algoritmos para detectar los bordes abrutos y aplicar filtros para suavizarlos. Ejemplos serían tecnologías como FXAA, MLAA, y SMAA.
Deep Learning-Based Antialiasing
Este enfoque utiliza redes neuronales profundas para analizar y suavizar bordes en imágenes, basándose en patrones aprendidos a partir de datos de entrenamiento. Se puede adaptar dinámicamente según el contenido visual. Además, puede conseguir una calidad muy alta, con la mínima pérdida de detalles. No obstante, requiere hardware especializado que se ocupe de estas operaciones inteligentes, como los núcleos tensoriales. Entre los ejemplos tenemos DLAA de NVIDIA, o DLSS, aunque realmente DLSS no es exactamente una técnica exclusivamente de antialiasing, pero incorpora suavizado avanzado al aumentar la resolución de renderizado mediante aprendizaje profundo.
Tecnologías de AntiAliasing
Por otro lado, dentro de esos tipos genéricos, podemos encontrar estas tecnologías o formas de implementar el antialiasing:
Supersampling Anti-Aliasing (SSAA)
La escena se renderiza a una resolución mayor que la deseada (por ejemplo, 4x o 16x) y luego se reduce (downsample) a la resolución de salida. Esto consigue suavizar los bordes al calcular la cobertura parcial de los objetos en el píxel.
Produce la calidad más alta, ya que suaviza todos los tipos de aliasing (geometría, texturas y shaders). Pero es extremadamente costoso en términos computacionales, ya que aumenta significativamente la cantidad de operaciones de rasterización, lo que puede perjudicar a la tasa de FPS.
Multisampling Anti-Aliasing (MSAA)
Solo los bordes de los polígonos son muestreados varias veces. El resto del píxel (texturas y shaders) se calcula una sola vez. Utiliza varias muestras por píxel (por ejemplo, 2x, 4x, 8x) y promedia sus valores para determinar el color final.
A diferencia del anterior método, reduce el costo computacional al evitar el cálculo redundante en áreas interiores de polígonos. Sin embargo, no todo es positivo, ya que no se aplica a texturas ni en efectos de iluminación o sombreado…
Coverage Sample Anti-Aliasing (CSAA)
Una mejora de MSAA desarrollada por NVIDIA, donde se separa el muestreo de la cobertura de los bordes de los polígonos del cálculo de los colores. Aumenta las muestras de cobertura sin incrementar significativamente el costo de cálculo de colores.
Es más eficiente que MSAA en términos de rendimiento con una calidad visual similar, pero tiene los mismos problemas que MSAA en cuanto a las texturas y shaders.
Enhanced Quality Anti-Aliasing (EQAA)
Similar a CSAA, pero desarrollado por AMD, mejora la calidad aumentando las muestras de cobertura y refinando el cálculo del color.
Esto ofrece más flexibilidad en la relación entre muestras de color y cobertura. Además, mejora el aspecto visual respecto a MSAA y CSAA, aunque sigue teniendo un coste de rendimiento menor que SSAA.
Fast Approximate Anti-Aliasing (FXAA)
Se trata de un método post-procesado que analiza el framebuffer final para detectar bordes con aliasing. Luego aplica un filtro de suavizado a nivel de píxeles basado en la luminancia y el contraste local.
Este método es muy rápido, ya que no requiere muestreo adicional en la etapa de rasterización. No obstante, puede introducir borrosidad y no resuelve aliasing en todas las situaciones.
Morphological Anti-Aliasing (MLAA)
El siguiente es un método post-procesado que detecta patrones de bordes (morfología) en la imagen y suaviza esos bordes aplicando un filtro.
Gracias a este método, se puede implementar en cualquier tipo de geometría, sin restricciones, y puede ser soportado por cualquier tipo de hardware gráfico. Como desventaja tenemos que destacar que podría suavizar también detalles internos innecesariamente, lo que puede producir desperfectos en las imágenes como los artefactos visuales.
Subpixel Morphological Anti-Aliasing (SMAA)
Es una mejora sobre MLAA, utiliza un enfoque más avanzado para detectar bordes (incluidos subpíxeles) y suavizar los artefactos de aliasing. Admite técnicas adicionales como el suavizado temporal (T2x) y el muestreo multi-frame.
Esto consigue mejor calidad que FXAA y MLAA, con menor borrosidad. Pero tiene un alto coste en cuanto al rendimiento.
Temporal Anti-Aliasing (TAA)
Combina información de cuadros (frames) anteriores y actuales para suavizar el aliasing.
Se aplica un filtro temporal que utiliza vectores de movimiento para rastrear cambios en los bordes entre cuadros.
Es muy eficaz contra aliasing de subpíxeles y artefactos temporales como el «shimmering». Pero, puede producir el fenómeno conocido como «ghosting» o imágenes algo borrosas o con estelas en los gráficos en movimiento.
Temporal Anti-Aliasing Extreme (TXAA)
Básicamente es una implementación avanzada de TAA desarrollada por NVIDIA que combina técnicas de MSAA, filtros temporales y suavizado cinematográfico.
Prioriza la estabilidad visual, evitando artefactos temporales. Sin embargo, también hay que decir que puede generar imágenes borrosas cuando hay escenas con movimientos rápidos…
Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA)
Utiliza redes neuronales profundas para analizar imágenes y suavizar bordes con una precisión avanzada. Entrenado en un conjunto de datos de imágenes con aliasing y sin aliasing para aprender patrones complejos.
En este caso, la calidad extremadamente alta y adaptable a diferentes situaciones. Eso sí, este tipo de antialiasing necesita de hardware especializado, como los Tensor Cores dedicados a ello, incluidos en GPUs como las de NVIDIA.
¡Deja tus comentarios!
