Intel разработала ИИ-инструмент для объективной оценки игровой графики

Компания Intel представила новую систему для анализа качества изображения в видеоиграх. Технология получила название CGVQM+D, что расшифровывается как метрика и набор данных для оценки качества видео в компьютерной графике. По своей сути, это инструмент, который может объективно оценивать визуальную составляющую игр, используя набор четких параметров.

Для создания этой системы исследователи обучили нейросеть на большом наборе данных, включающем разнообразные графические артефакты. Среди них были дефекты, возникающие при работе технологий нейронного суперсэмплинга, таких как DLSS или XeSS, трассировки пути, а также ошибки шумоподавления и интерполяции кадров. Это позволяет программе сравнивать анализируемое изображение с эталонным и выявлять искажения.

На следующем этапе разработчики скорректировали модель с учетом особенностей человеческого зрения. Для этого они привлекли группу из двадцати добровольцев, которые оценивали те же наборы данных. Это позволило откалибровать нейросеть таким образом, чтобы ее оценки были максимально приближены к человеческому восприятию. В результате CGVQM способна не просто находить технические ошибки в графике, но и определять, насколько те или иные дефекты будут заметны для игрока в конкретных участках изображения.

Практическая польза от такого инструмента весьма широка. Разработчики смогут использовать его для создания более совершенных алгоритмов шумоподавления или для тонкой настройки пресетов масштабирования, чтобы найти оптимальный баланс между качеством картинки и производительностью. Например, при выборе между разными режимами апскейлинга простой счетчик кадров в секунду может указать на самый производительный, но низкокачественный вариант. CGVQM же сможет показать, на каком уровне качество изображения начинает заметно падать, что позволит принять более взвешенное решение.

Инструмент уже доступен для разработчиков и может быть интегрирован в игровые движки, такие как Unreal Engine, через репозиторий на GitHub.