提高网站收录和排名的5种有效方法，让网站流量不断增加

如何設置英偉達控製麵板(英偉達圖形遊戲的最佳設置)05 16:03 cnBeta

作為一個不與硬件捆綁的開源解決方案，AMD FidelityFX超分辨率(FSR)技術甚至可以支持競爭對手英偉達的GPU。然而，基於改進的Lanczos Upscaler實現方案，綠色工廠的深度學習超采樣(DLSS)陷入了尷尬的境地。

正如Digital Foundry的亞曆山大巴塔格利亞發現的那樣，AMDFSR技術可以說是基於Lanczos的高階實現。

FSR算法實際上包括兩個主要通道，一個是稱為EASU的邊緣自適應空間上采樣，另一個是稱為RCAS的魯棒對比度自適應銳化。

據報道，EASU可以以相對較低的開銷支持空間擴展，相對更適合台式機/筆記本電腦上的低端GPU。

根據開源代碼(GitHub portal)和FSR演示，EASU標量是基於標準Lanczos (size=2)內核使用的修改後的快速近似方法。

在此基礎上，改進的FSR還可以通過使用最近的2x2輸入紋理元素(或2抽頭近似)來消除負波瓣(也稱為振鈴)。

然而，FSR的核心是一套尖端的算法，可以從源圖像中檢測和重建高分辨率的邊緣，這也是將當前幀轉換為“超分辨率”圖像所需的關鍵元素。

無論畫麵是否移動，FSR都能提供一致的上變頻質量。與其他上變頻器相比，FSR在質量上也有優勢。

本文到此結束，希望對大家有所幫助呢。