Deep learning anti-aliasing
ডিপ লার্নিং অ্যান্টি-এলিয়াজিং (ডি. এল. এ. এ) হল এনভিডিয়া দ্বারা নির্মিত স্থানিক অ্যান্টি-এলিয়াজিংয়ের একটি রূপ। ডি. এল. এ. এ নির্ভর করে এবং এনভিডিয়া আর. টি. এক্স কার্ডে উপলব্ধ টেনসর কোরগুলির প্রয়োজন হয়। ডি. এল. এ. এ তার অ্যান্টি-এলিয়াজিং পদ্ধতিতে ডিপ লার্নিং সুপার স্যাম্পলিং (ডি. এল. এস. এস)-এর অনুরূপ, একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল যে ডি. এল. এস. এস-এর লক্ষ্য হল চিত্রের মানের মূল্যে কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করা, যেখানে ডি. এল. এ. এ-এর প্রধান অগ্রাধিকার হল কর্মক্ষমতার মূল্যে চিত্রের গুণমান উন্নত করা, রেজোলিউশন আপস্কেলিং বা ডাউনস্কেলিংয়ের অপ্রাসঙ্গিক। ডি. এল. এ. এ টেম্পোরাল অ্যান্টি-এলিয়াজিং (টি. এ. এ)-এর অনুরূপ যে তারা উভয়ই অতীতের ফ্রেম ডেটার উপর নির্ভরশীল স্থানিক অ্যান্টি-এলিয়াজিং সমাধান। টি. এ. এ-এর তুলনায়, ডি. এল. এ. এ যথেষ্ট ভাল যখন এটি চকচকে, ঝাঁকুনি দেওয়া এবং তারের মতো ছোট জাল পরিচালনা করার ক্ষেত্রে আসে। ডি. এল. এ. এ গেম রেন্ডারিং ডেটা যেমন কাঁচা লো-রেজোলিউশন ইনপুট, মোশন ভেক্টর, ডেপথ বাফার এবং এক্সপোজার/ব্রাইটনেস তথ্য সংগ্রহ করে। এই তথ্যটি তখন ডি. এল. এ. এ দ্বারা অস্থায়ী অস্থিতিশীলতা হ্রাস করার লক্ষ্যে তার অ্যান্টি-এলিয়াজিং উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। টি. এ. এ এবং ডি. এল. এ. এ টি. এ-এর মধ্যে পার্থক্য অনেক আধুনিক ভিডিও গেম এবং গেম ইঞ্জিনে ব্যবহৃত হয়, তবে পূর্ববর্তী সমস্ত বাস্তবায়নে ভূত এবং ঝাঁকুনির মতো সাময়িক নিদর্শনগুলি প্রতিরোধ করার জন্য ম্যানুয়ালি লিখিত হিউরিস্টিক্সের কিছু রূপ ব্যবহার করা হয়েছে। এর একটি উদাহরণ হল নেবারহুড ক্ল্যাম্পিং যা পূর্ববর্তী ফ্রেমে সংগৃহীত নমুনাগুলিকে নতুন ফ্রেমে নিকটবর্তী পিক্সেলের তুলনায় খুব বেশি বিচ্যুত হতে বাধা দেয়। এটি অনেক সাময়িক নিদর্শন সনাক্ত করতে এবং ঠিক করতে সহায়তা করে, তবে ইচ্ছাকৃতভাবে এইভাবে সূক্ষ্ম বিবরণগুলি অপসারণ করা একটি অস্পষ্ট ফিল্টার প্রয়োগের অনুরূপ, এবং এইভাবে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করার সময় চূড়ান্ত চিত্রটি অস্পষ্ট বলে মনে হতে পারে। ডি. এল. এ. এ উপরে উল্লিখিত ম্যানুয়ালি প্রোগ্রাম করা হিউরিস্টিক্সের পরিবর্তে সাময়িক নিদর্শনগুলি সনাক্ত এবং ঠিক করার জন্য প্রশিক্ষিত একটি কনভোলিউশনাল অটো-এনকোডার নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এই কারণে, ডি. এল. এ. এ সাধারণত অন্যান্য টি. এ. এ এবং টি. এ. এ. ইউ বাস্তবায়নের তুলনায় বিস্তারিত সমাধান করতে পারে, পাশাপাশি বেশিরভাগ সাময়িক নিদর্শনগুলিও সরিয়ে ফেলতে পারে। ডি. এল. এস. এস এবং ডি. এল. এ. এ-র মধ্যে পার্থক্য ডি. এল. এস. এস কর্মক্ষমতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে আপস্কেলিং পরিচালনা করে, ডি. এল. এ. এ চাক্ষুষ মানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে অ্যান্টি-এলিয়াজিং পরিচালনা করে। ডি. এল. এ. এ প্রদত্ত স্ক্রিন রেজোলিউশনে কোনও আপস্কেলিং বা ডাউনস্কেলিং কার্যকারিতা ছাড়াই চলে। ডিএলএসএস এবং ডিএলএএ একই এআই-চালিত অ্যান্টি-এলিয়াজিং পদ্ধতি ভাগ করে নেয়। উভয়ই এনভিডিয়া দ্বারা তৈরি এবং এর জন্য টেনসর কোর প্রয়োজন। আরও দেখুন স্থানিক অ্যান্টি-এলিয়াজিং টেম্পোরাল অ্যান্টি-এলিয়াজিং অ্যান্টি-এলিয়াজিং রেফারেন্স অ্যান্টি-এলিয়াজিং অ্যালগরিদম