Con menos de cuatro meses, la tecnología FidelityFX Super Resolution (FSR) de AMD ya es compatible con más de 20 juegos hasta la fecha, además de implementaciones no oficiales en otros títulos.
En una entrevista, el director de ingeniería de AMD, Nick Thibieroz, afirmó que los resultados de la adopción y recepción de FSR entre los desarrolladores hablan por sí mismos.
“FSR 1.0 es el resultado de una extensa investigación en AMD, con múltiples grupos que exploraron diferentes soluciones utilizando una variedad de tecnologías de escalado subyacentes. Teniendo en cuenta los objetivos que nos habíamos propuesto, decidimos lanzar FSR 1.0 porque sabemos que atraerá a un gran número de desarrolladores y gamers que quieren disfrutar del gaming de alta calidad a velocidades de fotogramas más rápidas en múltiples plataformas, sin estar limitados por el hardware propietario.
Así que, aunque entiendo que la elección de un escalador espacial sorprendió a muchos, creo que los resultados hablan por sí solos en cuanto a la recepción y adopción por parte de los desarrolladores. De hecho, ha sido impresionante ver las diversas formas en que el FSR ha sido aprovechado por profesionales y aficionados hasta ahora.”
FSR atraerá a un gran número de desarrolladores y gamers que quieren disfrutar del gaming de alta calidad
Sabemos que varios desarrolladores elogian la tecnología. EXOR Studios dijo recientemente que no podrían haber logrado 60 cuadros por segundo en las versiones de consola de The Riftbreaker sin FSR, por ejemplo.
Pero tenemos que ser sinceros, la calidad muchas veces sufre bastante cuando se usa FidelityFX Super Resolution.
Thibieroz dijo que FSR no es la mejor técnica de mejora cuando se trata de calidad bruta, pero es el resultado general lo que más cuenta.
“Si nos centramos únicamente en una faceta del escalado -hablamos de la calidad de la imagen-, creo que es justo decir que algunas técnicas de escalado que existen pueden ofrecer mejores resultados (aunque en algunos casos puede ser necesario el “pixel peeping” de las imágenes fijas para hacer esta afirmación). Creo que si se limita la evaluación de los escaladores a un solo criterio, la conclusión será incompleta.
El FSR se diseñó para cumplir muchos requisitos, como ya hemos comentado, y es la combinación de grandes características que conforman el paquete completo. Piensa en ello como si compraras un coche nuevo: No creo que nadie basara su compra únicamente en el buen aspecto del coche. Un comprador inteligente tendrá en cuenta lo rápido que es, las opciones que ofrece, la suavidad de la conducción y si se lo puede permitir”.
Además a AMD le preguntaron por que no aprovechó el aprendizaje automático (machine learning) como lo hizo NVIDIA con DLSS, y Thibieroz respondió que las técnicas basadas en ML no son necesariamente la mejor solución para todo.
“Por supuesto, si se hace bien, el ML puede ser una herramienta muy potente, pero no es la única forma de resolver los problemas. […] También hay que hacer concesiones para aprovechar el ML, lo que significa que puede que no cumpla algunas de las otras condiciones -realmente importantes- de una solución. El uso de ML en un contexto de tiempo real puede significar que perdamos portabilidad, rendimiento y, si no se hace bien, incluso algo de calidad.
Si somos objetivos en lo que respecta a los algoritmos de ML y de escalado, creo que la primera iteración del Nvidia DLSS es un buen ejemplo de lo que estoy diciendo. La mera presencia de ML en una solución no implica que se vayan a obtener grandes resultados. Está claro que el ML es prometedor y AMD está invirtiendo mucho en I+D en ML en varios frentes, pero el hecho de que un algoritmo utilice ML no significa que sea la mejor solución global teniendo en cuenta un conjunto de objetivos”.
¿Les gustaría que AMD intentara una implementación de aprendizaje automático (machine learning) en futuras versiones de FSR?
Fuente: Eurogamer
