Seite 1: Final Fantasy XV: DLSS-Benchmarks und Bildvergleiche

ffxv-dlssNachdem bereits der Final Fantasy XV Benchmark für das Deep Learning Super Sampling (DLSS) freigeschaltet wurde, ermöglicht der GeForce 417.35-Treiber aus der vergangenen Woche, DLSS mit Turing-Grafikkarte auch auf der Vollversion des Spiels auszuführen. Wir haben uns die Bildqualität und Leistung von DLSS im ersten Spiel mit der entsprechenden Unterstützung genauer angeschaut.

Im Rahmen des Tests der GeForce RTX 2080 und GeForce RTX 2080 Ti haben wir uns die Leistung von DLSS in Final Fantasy XV bereits angeschaut. Damals haben wir den Benchmark von Final Fantasy XV verwendet und das Argument anstatt einer "Tech-Demo" lieber ein echtes Spiel zu verwenden, ist natürlich schlagkräftig. Final Fantasy XV ist nun das erste Spiel, welches wir mit DLSS testen können. Analog dazu wollen wir noch einmal auf den RTX-Test von Battlefield V und das Update nach dem ersten Patch verweisen, denn der Weltkriegsshooter ist ebenfalls eines der ersten Spiele, welche die neuen Hardware-Funktionen der Turing-Architektur verwenden.

Um DLSS in Final Fantasy XV aktivieren zu können, sind nur das Spiel selbst und der neueste GeForce-Treiber in der Version 417.35 notwendig. Allerdings wird DLSS nur angeboten, wenn die Auflösung auf 3.840 x 2.160 Pixel eingestellt wird.

Die aktuelle Implementierung von DLSS (DLSS 1x) stellt nicht mehr und nicht weniger als ein Upscaling von 1440p auf 2160p dar. Daher ist eine Zielauflösung von 3.840 x 2.160 Pixel Pflicht. Mit DLSS x1 will NVIDIA auch schwächere Hardware in die Lage versetzen, ausreichend FPS für 2160p zu liefern. DLSS 2x soll dann keinerlei Kompromisse mehr zwischen FPS und Darstellungsqualität notwendig machen. Allerdings ist von DLSS 2x seit der Vorstellung im Sommer nichts mehr zu hören.

Hintergrund zu DLSS

Man kann sich das dazugehörige Deep-Learning-Netzwerk als Black Box vorstellen. Eingangsdaten sind zum einen das von der eigenen Grafikkarte gerenderte Bild (in einer niedrigeren Auflösung als die Zielauflösung) sowie vordefinierte Idealzustände eines gerenderten Bildes. Diese liegen in einem 64x Supersampling (64xAA) vor und wurden auf einem SATURN V getauften Supercomputer bei NVIDIA berechnet. Aus der Differenz des durch die eigene Grafikkarten gerenderten Bildes und dem Idealzustand für das Spiel wird die Ausgabe erstellt. Dieses Inferencing findet auf den Tensor Cores statt.

Im Endeffekt ist der DLSS-Algorithmus ein hochspezialisierter (und temporaler) Upsampling-Filter. Das Resultat kann nicht mit einem direkten Rendering auf der nativen Auflösung gleichgesetzt werden, nähert sich diesem abhängig von den Trainingsdaten und den Optimierungen aber stark an. Um auf ein gleiches Ergebnis zu kommen, müssten die Trainingsdaten unendlich groß sein und das Deep-Learning-Netzwerk ebenso unendlich lange trainiert werden. Man wird also im Vergleich zu den Trainingsdaten immer Artefakte und Ungenauigkeiten haben - die Frage ist, ob diese auch sichtbar sind.

Da die Trainingsdaten aber in diesem Falle als 64x Supersampling vorliegen, kann der 2K-Frame mit Upscaling auf 4K besser aussehen, als das nativ berechnete 4K-Frame. Das Training ist ein entscheidender Faktor, der am Ende zu einem möglichst guten Ergebnis beiträgt. Je mehr trainiert wird, desto besser wird der Algorithmus.

DLSS 2x wird im zweiten Schritt als Eingangswert einen gerenderten Frame aus der Grafikkarte in der geplanten Ausgabeauflösung hernehmen und über das Inferencing mit den Trainingsdaten abgleichen. Im ersten Schritt und in den aktuellen Tests findet aber immer ein Upscaling statt.

Vergleiche der Bildqualität

Der Unterschied zwischen TAA und DLSS fällt vor allem bei dünnen Linien auf. Die Überlandleitungen sind ein gutes Beispiel dafür. Während sie sowohl mit TAA und DLSS mit größerem Abstand verschwinden, werden sie mit DLSS etwas konstanter dargestellt, verschwinden aber auch früher.

Helle Schrift auf dunklem Hintergrund stellt ein Problem für DLSS dar. Während mittels TAA immer eine klare Darstellung erfolgt, franst diese mit DLSS an den Rändern etwas aus.

Aus dem gleichen Screenshot stammt auch eine weitere Detailansicht. Bei dieser konzentrieren wir uns auf die Darstellung von Büschen. Die einzelnen Blätter sind mit TAA noch gut zu erkennen, fransen an den Kanten mit aktivem DLSS aus. Hier zeigt sich aber auch, dass DLSS mehr oder weniger versehentlich sogar für eine bessere Darstellung sorgen kann, denn je nachdem wie die Darstellung der Blätter von Pflanzen erwartet wird, stellt sich einmal TAA und einmal DLSS besser dar.

Ein senkrechtes Wellblech zeigt die Hürden von TAA, bei denen DLSS für eine bessere Darstellung sorgt.

Die Schattendarstellung der Nieten im oben abgebildeten Vergleich zeigt eine korrekte Darstellung der Schatten mit TAA und einem Fehlen der Schatten mit DLSS.

Noch einmal zurück zu den Stromleitungen: Während diese bei geringerem Abstand mit TAA vollständig dargestellt werden, fransen sie mit DLSS deutlich aus und werden damit unscharf dargestellt.

Aufgrund der Kompression von YouTube haben wir auf einen ausführlichen Vergleich in Videoform verzichtet. Im Video ist ein Flimmern der Stromleitungen und des Zauns im ersten Teil des Vergleichs zu erkennen und auch das Wellblech an der Wand flimmert mit DLSS etwas mehr.