關鍵點
- NVIDIA 和 AMD 正在透過幀生成技術來提升遊戲體驗，該技術透過創建額外的幀來實現更流暢的遊戲畫面。 NVIDIA 採用的是複雜的、硬體特定的方法，而 AMD 更簡單的 AFMF 技術則在驅動程式層面運行，無需遊戲開發者乾預。
- 目前尚不清楚NVIDIA是否會採用類似AMD的AFMF那樣基於運行參數的幀生成技術。 NVIDIA目前的技術嚴重依賴新型GPU，並結合多種方法以提高畫質，這表明NVIDIA可能不願改變其策略。
- 兩種方法都能提高幀率，但都可能引入視覺錯誤或延遲。 AMD 的 AFMF 技術更靈活，但精度可能稍低；而 NVIDIA 的方法更注重畫質，並且可能會隨著新 GPU 的發布而不斷改進。
現在，我們可能都聽說過遊戲界的新熱詞，這是英偉達和AMD共同提出的：「幀生成」。這項技術被批評者和支持者一致譽為遊戲的未來，但在成為提升效能的「理想」解決方案之前，還需要一些改進。
AMD 的 AFMF 技術為簡單易用的「即按即放」幀生成工具樹立了新標準，NVIDIA 是否會效仿 AMD，實現基於播放定義的通用幀生成解決方案呢？讓我們拭目以待。
NVIDIA 是否會基於操作定義建立幀生成解決方案？
在討論主要主題之前，讓我們回顧一下放大和幀生成技術的工作原理以及一些需要理解的重要術語。
DLSS代表深度學習超級取樣，由 NVIDIA 於2018 年推出，是其RTX系列圖形處理器 (GPU)的一部分。簡而言之，DLSS 會掃描並收集先前幀的數據，並利用這些數據填充新幀中缺少的像素。結合人工智慧技術，即可獲得影像增強（放大）效果，同時提升效能。
相比之下， AMD 的FSR（Fidelity FX 超解析度）技術幾乎可以在任何圖形處理器上運作。它使用專有的開源空間放大演算法，將遊戲解析度從較低提升到較高。由於它不依賴特定硬件，因此比 DLSS 更實用。
一些重要術語和幀生成簡介
RTX 40 系列顯示卡帶來了DLSS 3.0和NVIDIA 幀生成技術。那麼，「幀生成」究竟是什麼意思呢？簡單來說，幀生成就是在兩幀之間插入一幀。這個過程稱為插值。它曾是電視機中常用的技術，用來提高顯示內容的幀率，使其與電視機的刷新率相符。
影像放大技術可以簡單地提升影像品質並提高效能。相較之下，幀生成（FG）技術會在兩個現有幀之間創建一個全新的幀，渲染該幀，並預測下一幀，同時保持可接受的響應時間。
這項高級技術需要理解該領域的兩個基本概念：光流分析和運動向量。讓我們逐一了解它們：
1）光流分析
這項技術會拍攝一系列影像，並預測下一幀影像的模樣。預測是透過分析影像中物體的速度、顏色和亮度來實現的。然而，這種方法無法獲得清晰明確的結果，只能給出粗略的估計。
想像一個球在地上向右滾動。球分五步到達目的地。假設它的運動是近似線性的，並且沿著直線滾動，你就可以預測它的最終位置。如果你學過解析幾何，你很可能接觸過兩點公式：
y - y1 = (x-x1)(y2-y1) / (x2-x1)僅憑兩個點，我們就能確定給定直線的方程式。由於斜率恆定，預測影像/點的下一個位置並不複雜。需要注意的是，實際技術遠比這複雜得多。
最重要的是，光流分析無需存取遊戲引擎資料。它可以在驅動程式層面應用，驅動程式透過預測螢幕上的運動來插值（插入）幀。簡而言之，光流分析不與遊戲引擎互動。
缺點在於，該驅動程式無法區分使用者介面 (UI)和實際的3D環境，因此可能會出現意想不到的失真。此外，由於它使用原始幀數據，因此輸出結果永遠不會經過最佳化。
2）遊戲引擎中的運動向量
運動向量是指示物體從一幀到另一幀位移的方向向量。它們是遊戲引擎的基本組成部分，用於表示物體的變換和運動。與簡單地「猜測」物體的位置相比，這是一種更強大的運動表示方法。
如果你好奇的話，運動向量是幀生成的重要組成部分。然而，這些數據需要驅動程式和遊戲引擎相容。實現這種相容性需要遊戲開發者的實現。
因此，雖然運動向量技術優於光流分析，但其適用範圍和可擴展性非常有限，這意味著並非所有遊戲都支援此功能。如果您玩的是2010 年代的舊遊戲，那麼很可能無法使用運動向量支援的幀生成 (FG)解決方案（例如 DLSS FG 和 FSR3 FG）。
DLSS幀生成與FSR幀生成比較
現在讓我們來看看綠隊和紅隊目前的幀生成技術是如何競爭的。
↪ NVIDIA：
NVIDIA 的幀生成技術結合了運動向量和光流分析。 RTX 40 系列 GPU 中的光流加速器分析兩個畫面影像，然後辨識遊戲中運動向量未包含的訊息，例如粒子、反射、陰影等等。在下面的範例中，光流分析實現了精確的陰影追蹤。
相較之下，運動向量分量追蹤三維環境和場景幾何形狀。在自行車範例中，運動向量可以從數學上精確地確定騎車人或道路的未來位置。然而，它們無法確定陰影，而陰影正是光流分析的重點。因此，兩者必須協同工作才能產生精確的影像。
- 需要 開發人員支援 遊戲
- 用途 混合物 من 光流分析 و運動向量
- 受限制的 帶硬件 圖形處理單元 RTX 40
- 不可能 在…上實施 駕駛員計劃級別
↪ AMD：
FSR 3 幀生成技術與 NVIDIA 的 DLSS 幀生成技術非常相似。除了名稱上的差異，這項技術還融合了視覺流分析和運動向量技術。顯而易見，這兩種技術都需要遊戲開發商的支援。
- 需要 開發人員支援 遊戲
- 用途 混合物 من 光流分析 و運動向量
- 它可以在該系列圖形處理器上啟用 RX 5000/6000 وRTX 20/30/40
- 不可能 在…上實施 駕駛員計劃級別
異常：AMD 流體運動幀 (AFMF)
目前最接近玩家自訂幀產生工具的是AMD Fluid Motion Frames (AFMF)。 AFMF 不會以任何方式與遊戲交互，它完全依賴視覺流分析，也就是預測下一幀。
這使得它幾乎可以與所有DirectX 11/12遊戲相容，因為它不需要任何軟體支援。 AFMF 實際上並不會提高幀率，但它會讓遊戲畫面看起來更流暢，因為螢幕上會出現「加號」標記。
那麼缺點是什麼呢？嗯，AFMF 的性能遠不及 DLSS FG 或 FSR FG。此外，使用者還得忍受一些使用者介面故障。不過，由於它是在硬體層面運行的，如果您能夠應對可能出現的任何錯誤，那麼它仍然是一個非常不錯的選擇。
- 不需要 支援遊戲開發者
- 用途 僅光流分析
- 它僅支援圖形處理單元。 脫氧核糖核酸2 或更新
- 作品 純粹 على 操作員定義級別
NVIDIA 會回應 AFMF 嗎？
顯而易見的答案是“我們不知道”，因為英偉達尚未就此選項發表任何聲明。 AMD的Aaron Steinman證實，他們的舉措將促使英偉達盡快開發類似 AFMF 的功能。
“我很想知道 NVIDIA 現在是否覺得應該效仿我們，將其中一些解決方案做成驅動程式定義。”
Aaron Steinman，《PC Gamer》雜誌
有趣的是，我們至今仍未見到NVIDIA版本的AFMF，尤其是在NVIDIA曾自豪地宣稱RTX 40系列的光流加速器性能優於Ampere架構（RTX 30）之後。這正是NVIDIA FG（使用光流+運動向量）只能在Ada Lovelace顯示卡上啟用的主要原因。
另一方面，NVIDIA 可能需要為該專案從頭開始訓練另一個模型，這將需要大量的額外成本。
真的值得嗎？
同時使用光流分析和運動向量進行幀生成並非完美無缺。這些特性產生的輸入延遲使其對遊戲玩家極具吸引力。另一方面，基於驅動程式的自動幀多幀（AFMF）也好不到哪裡去，因為它會因插值而消耗幀率（FPS），而且穩定性差，容易出現視覺故障和錯誤。
更恰當的問題是：「NVIDIA 是否應該先改進 DLSS 幀生成技術？」 考慮到人工智慧技術會隨著時間推移而不斷進步，延遲問題應該會得到很大程度的解決。除非 NVIDIA 的資料模型受到嚴格限制，否則開發一個驅動級幀生成 (FG) 解決方案應該不難，但這樣做值得嗎？
這樣做會毫無意義嗎？
預設情況下，NVIDIA 的 AFMF 功能適用於哪些場景？ NVIDIA 可能會將此功能限制在RTX 40系列或更高版本的 GPU上，這些 GPU 的效能已經足以流暢運行舊遊戲。而較新的遊戲通常支援 DLSS 3 FG/FSR 3 FG。
行動GPU的情況有所不同，但對於Pascal、Maxwell、Kepler和Fermi等較舊的架構來說，驅動程式層級的解決方案非常有用。遺憾的是，由於技術原因，幾乎不可能將此功能擴展到這些GPU。它們缺少Tensor Core，CUDA也無法充分利用它們。即使是AFMF也僅適用於RDNA2或更新的架構。
對 RTX 50「Blackwell」的期望
據傳聞，RTX 50系列將於2024 年第四季發布。預計屆時將有一系列公告發布，其中可能包含或不包含通用幀生成解決方案。儘管 RTX 40/50 系列預計會存在硬體鎖定問題，但眾所周知，NVIDIA 在任何領域都不會落後。然而，這純屬猜測，目前沒有任何傳聞表明 NVIDIA 有此類計劃。
結論
人工智慧 (AI) 發展迅猛，但要進行推理和加速，需要足夠的硬體支援。如果 GPU 核心速度不夠快，即時幀插值根本無法實現。雖然可以將處理任務卸載到伺服器，但這需要付費訂閱，而且延遲會非常高。因此，GPU 製造商必須找到一個平衡點。您對此有何看法？歡迎在評論區留言。
常見問題
簡單來說，什麼是基於驅動程式的幀生成？
簡單來說，定義級幀生成是一種在無需遊戲開發者支援的情況下生成幀內幀的通用解決方案。
如果NVIDIA真的發布了驅動程式層級的幀生成（FG）解決方案，它會將解決方案限制在RTX 40系列或更高版本的GPU上嗎？
很有可能。由於 DLSS 3 FG 需要 RTX 40 系列 GPU 才能實現其全新的“光流加速器”，因此官方的驅動程式解決方案預計也會有類似的要求。
RTX 50 系列顯示卡能否徹底革新我們所知的幀生成技術？
目前尚無確切消息證實此事。一切都只能交給時間來證明，尤其是在英偉達兩年前發布幀生成技術之前，我們大多數人對這項技術都還很陌生。
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