Компанія Intel випустила набір інструментів Computer Graphics Visual Quality Metric (CGVQM) для оцінки якості зображення у відеоіграх. Це найточніший автоматизований сучасний метод аналізу зображення, який дає змогу виявляти артефакти зображення та їхню причину. Спочатку технологію створювали для аналізу артефактів стиснення, щоб зрозуміти рівень спотворень під час передачі потокового відео, наприклад, на YouTube та Netflix. Але поступово її перетворили на більш точний набір інструментів для аналізу графічного контенту. Раніше основним критерієм оцінки було користувацьке людське сприйняття. А CGVQM пропонує точніший автоматизований метод з точними метриками.
CGVQM допомагає виявити різні спотворення і видає точні метрики за інтерпретованою шкалою. Також вказує не тільки окремі показники якості, а й можливі причини візуальних помилок (спотворень). Добре працює з різним типом контенту — від стилізованих фентезійних середовищ до фотореалістичних відкритих світів, з урахуванням різних методів рендерингу.
Аналіз проводиться на основі 80 коротких відеофрагментів із різним спектром візуальних артефактів при використанні різних методів рендерингу, включно з нейронним суперсемплінгом (DLSS, XeSS), трасуванням шляху, нейронним шумопоглинанням, інтерполяцією кадрів тощо. Щоб зрозуміти, як артефакти впливають на людське сприйняття, було проведене суб’єктивне дослідження за участю 20 учасників, кожен з яких оцінив якість спотворених відео, яку вони сприймають, порівняно з еталонними версіями. Далі використовуючи ці набори даних на основі нейромережі 3D ResNet-18 було розроблено систему метрик. Цей метод видає глобальну оцінку якості та попіксельну карту помилок.
CGVQM перевершує всі сучасні метрики з прогнозування людських оцінок. Кінцевою метою є більш точний аналіз рендерингу для налаштування рушія та вибору оптимального балансу між якістю і продуктивністю. Тобто це корисний інструмент для розробників. Це крок до більш інтелектуального методу оцінки якості графіки в майбутньому.
Джерело:
Intel