如何设置nvidia控制面板(nvidia图形游戏的最佳设置)05 16:03 cnBeta
作为一种不强行与硬件绑定的开源解决方案，AMD FidelityFX超分辨率(FSR)技术甚至可以支持竞争对手NVIDIA的GPU。然而，基于改进的Lanczos Upscaler实现方案，绿色工厂的深度学习超采样(DLSS)却陷入了尴尬的境地。
正如Digital Foundry的Alexander巴塔格利亚所发现的，AMDFSR技术可以说是基于Lanczos的高阶实现。
实际上，FSR算法由两个主要通道组成，一个是边缘自适应空上采样，名为EASU，另一个是鲁棒对比度自适应锐化，名为RCAS。
据悉，EASU可以以相对较低的开销支持空之间的缩放，相对更适合台式机/笔记本电脑上的低端GPU。
根据开源代码(GitHub portal)和FSR演示，EASU标量是基于标准lanzos(size = 2)内核使用的修改版本的快速近似方法。
改进的FSR还可以通过使用最近的2×2输入纹理元素(或2抽头近似)来消除负波瓣(负波瓣/振铃)。
然而，FSR的核心是一套能够从源图像中检测和重建高分辨率边缘的前沿算法，这也是将当前帧转换为“超分辨率”图像所需的关键元素。
无论帧是否在移动，FSR都能提供一致的上转换质量。与其他变频器相比，FSR也有质量优势。
