@Normero aviso: he utilizado ia con las conclusiones que he ido sacando estas semanas para no dejarme los dedos escribiendo. Se viene tocho:
Te explico cómo funciona, porque la diferencia entre Present, Render y Upscaled no es simplemente una cuestión de calidad, sino de en qué punto de la cadena de renderizado se engancha el NR y qué imagen recibe para procesarla.
Present trabaja al final de la cadena gráfica, cuando el juego ya ha compuesto prácticamente toda la imagen y está a punto de enviarla a pantalla. Esto significa que el NR recibe una imagen que ya incorpora buena parte del procesamiento del motor: iluminación, sombras, oclusión ambiental, efectos de posprocesado, corrección de color, etc.
En cambio, Render y Upscaled intervienen en otros puntos del proceso, dependiendo de cómo esté implementado el hook. En Upscaled, por ejemplo, se aprovecha la etapa relacionada con el escalado de imagen. Eso permite una integración diferente y, generalmente, más posibilidades de controlar el procesamiento, pero también significa que la imagen que recibe el NR puede no ser exactamente la misma que llega finalmente a pantalla.
¿Por qué puede verse mejor Present?
Aquí está lo interesante. El NR es un modelo neuronal que reconstruye y modifica la imagen a partir de la información visual que recibe. Si trabajas sobre una imagen prácticamente terminada, como ocurre en Present, el modelo puede interpretar conjuntamente la iluminación final, las sombras, los materiales y los rostros.
En mi experiencia, esto se nota especialmente en las caras. Consigo una piel más natural, con mejor integración entre luces, sombras y volúmenes, sin esa apariencia de muñeco o de personaje excesivamente procesado que aparece a veces con otros métodos.
No significa que Present tenga intrínsecamente más calidad ni que siempre vaya a ser superior. Significa que el punto donde se aplica el procesamiento influye muchísimo en el resultado. Además, según el método utilizado, también pueden cambiar el tratamiento de la exposición, el escalado y la composición final. Por eso no siempre estamos comparando exactamente las mismas condiciones.
¿Y qué tiene que ver Streamline?
NVIDIA Streamline es una infraestructura de integración que permite a los juegos comunicarse con tecnologías como DLSS y Frame Generation.
Lo importante es que los hooks actuales pueden aprovechar esa integración para enganchar el procesamiento en determinados puntos de la cadena gráfica. Cuando existe una ruta compatible de Streamline, pueden utilizarla; en otros casos, el enganche puede realizarse mediante la ruta de Frame Generation.
Esto ha mejorado mucho las posibilidades de integración y el rendimiento respecto a versiones anteriores. Pero ojo, que utilizar Present no significa automáticamente que el juego tenga Streamline ni que todos los títulos utilicen el mismo procedimiento.
Mi conclusión después de muchas pruebas: no existe un método universalmente superior. Render, Upscaled y Present tienen sus ventajas según el juego, el punto de enganche y el resultado que busquemos. Ahora mismo con el que yo siempre trabajo es present a no ser que lleve ray reconstrucción por lo que se trabaja con upscaler.
Yo últimamente prefiero Present, especialmente cuando quiero acercar los personajes a una apariencia más cinematográfica y humana. Aunque tiene la desventaja de que determinados controles no funcionan igual que en Upscaled, el resultado de partida me parece muchas veces más convincente.
Y una última cosa: el nuevo NR también influye muchísimo. No hay que confundir las mejoras del modelo neuronal con las del programa que lo integra. Son dos cosas distintas, aunque el resultado final dependa de ambas.
Hay otra cuestión bastante interesante con el nuevo NR de NVIDIA, y es que, aunque ha mejorado muchísimo el rendimiento, algunos estamos apreciando una ligerísima pérdida de calidad respecto al modelo anterior. Sin embargo, creo que hay una explicación técnica y que, además, las herramientas que estamos utilizando están evolucionando precisamente para compensarlo.
Primero, ¿qué ha cambiado NVIDIA?
Con la actualización de octubre, NVIDIA ha conseguido duplicar el rendimiento de su modelo neuronal respecto al de septiembre. Para ello ha reducido aproximadamente un 24 % su tamaño, dejándolo en unos 118 millones de parámetros, y ha disminuido un 20 % el consumo de VRAM en 4K.
Es decir, tenemos un modelo bastante más ligero, que necesita muchos menos recursos para procesar la imagen.
Esto no significa necesariamente que haya perdido calidad por tener menos parámetros. Una arquitectura mejor optimizada puede conseguir resultados equivalentes con menos operaciones. Pero sí es cierto que el nuevo modelo ligero presenta pequeñas diferencias en la reconstrucción del color y de la estructura de la imagen.
Y creo que precisamente ahí está parte de la explicación de esa ligerísima diferencia visual que algunos estamos apreciando.
Ahora viene lo verdaderamente interesante: ¿por qué Lecram, Fried Chicken, ShortFuse u OptiScaler pueden conseguir resultados iguales o incluso superiores a los del modelo anterior?
Porque hay que distinguir entre dos cosas: el modelo neuronal de NVIDIA y la manera en que cada programa lo utiliza.
El modelo es el que realiza la reconstrucción neuronal, pero estas herramientas pueden controlar aspectos fundamentales del procesamiento: la resolución a la que trabaja, la exposición que recibe, la intensidad del efecto, el número de pasadas, el tratamiento del color, la conservación de detalles originales y la composición final.
Y aquí es donde los desarrolladores están haciendo un trabajo enorme.
Por ejemplo, con Lecram y sus múltiples pasadas, podemos utilizar una primera reconstrucción para definir materiales, estructuras e iluminación, y una segunda para integrar mejor el resultado, suavizar determinadas alteraciones y conseguir un acabado más natural.
No se trata simplemente de pasar dos veces el mismo filtro. Lo importante es que cada pasada puede tener una configuración diferente y perseguir un objetivo distinto.
Con Fried Chicken, el procesamiento multipasada también permite acumular transformaciones neuronales, mientras que sus mecanismos de limpieza y los ajustes de intensidad ofrecen otras posibilidades para controlar el resultado.
ShortFuse ha ido evolucionando en la integración del NR, los métodos de enganche y la composición de imagen, aspectos que también pueden influir mucho en la fidelidad visual.
Y en OptiScaler estamos viendo avances especialmente interesantes en la resolución interna del modelo, el procesamiento antes o después del escalado, la conservación de detalles, la corrección de color y la reducción de artefactos temporales.
Lo importante es entender que no todos estos programas hacen lo mismo ni consiguen sus mejoras de la misma manera.
¿Y qué tiene que ver todo esto con el mayor rendimiento del nuevo NR?
Muchísimo.
Si antes una pasada neuronal consumía una cantidad determinada de recursos y ahora podemos ejecutarla con un coste considerablemente inferior, tenemos más margen para dedicar potencia a mejorar el resultado.
Ese margen puede aprovecharse para aumentar la resolución de trabajo, utilizar otra pasada, aplicar una composición más elaborada o introducir mecanismos adicionales de corrección y estabilización.
Por supuesto, no significa que dos pasadas del nuevo modelo equivalgan automáticamente a una del anterior. Tampoco que añadir más pasadas mejore siempre la calidad. De hecho, podemos terminar exagerando contornos, alterando los colores o dando a las caras esa apariencia artificial que precisamente intentamos evitar.
Pero ahora tenemos más posibilidades de encontrar un equilibrio entre rendimiento y fidelidad.
Y aquí entra algo que llevo comprobando personalmente: el realismo no depende exclusivamente de cuánto detalle genere el NR.
Una cara puede tener muchísima textura, poros muy definidos y una iluminación espectacular y, sin embargo, parecer un muñeco.
Para conseguir una apariencia verdaderamente humana hay que controlar también la estructura facial, las transiciones tonales, la respuesta de la piel a la iluminación y la integración del procesamiento neuronal con la imagen original.
Por eso considero tan importantes los ajustes de composición final. No siempre necesitamos que el modelo genere más información; a veces necesitamos conservar mejor determinadas características de la imagen original y evitar que la reconstrucción exagere otras.
Mi conclusión es que estamos viendo dos evoluciones paralelas.
Por una parte, NVIDIA está consiguiendo que su modelo neuronal sea cada vez más eficiente. Por otra, los desarrolladores de estas herramientas están aprendiendo a aprovecharlo mucho mejor.
Y eso explica que un modelo ligeramente diferente, e incluso menos convincente en algún aspecto concreto con los ajustes predeterminados, pueda terminar ofreciendo un resultado visual superior cuando se utiliza con una integración y una configuración más elaboradas.
No porque los programas hayan mejorado por sí mismos la capacidad interna de la red neuronal, sino porque están mejorando cómo se alimenta, cómo se ejecuta y cómo se combina su resultado con la imagen original.
En definitiva, no hay que confundir la calidad del modelo neuronal con la calidad de la imagen final que conseguimos utilizando ese modelo.
Y viendo la velocidad a la que están evolucionando Lecram, Fried Chicken, ShortFuse y los diferentes desarrollos de OptiScaler, creo que todavía tenemos bastante margen de mejora.
Personalmente, cada vez me interesa menos conseguir simplemente una imagen más espectacular y más conseguir una imagen creíble, especialmente en los rostros. Y estoy comprobando que, con una buena configuración, el nuevo NR puede ofrecer resultados extraordinarios sin necesitar el coste de procesamiento que teníamos anteriormente.
Respecto a algo raro con el sombreado/ambient occlussion.. como que no se mueve al mismo ritmo que la imagen en el injustice 2 o en el killer instinct pasa al igual en el mafia definitive edition o en el mortal kombat 11 y 12 cuando quieres alcanzar un resultado humano/realista. Creo que te refieres a que la piel "se mueve" y genera una sensación incómoda. Hay buenas noticias: las últimas versiones por ejemplo de Deep Fried Chicken las estabiliza a lo bestia y además tienes un corrector por lo que al 90% ese parpadeo ya no existe.....Shortfuse con su renodx-dlss.addon64 también ha avanzado mucho al respecto. Si te fijas, ya casi no se habla de "halos" en los personajes. Yo consigo resultados bestiales e hiperrealistas ya sin un solo halo blanco alrededor de ningún personaje. La tecnología evoluciona muy rápido y nosotros con ella
Ale, tienes pa entretenerte.
Saludos!
![[+risas]](/images/smilies/nuevos/risa_ani3.gif "más risas")
no es demasiado notorio pero ahi esta.
