Facebook已经开发出了一种AI辅助的实时渲染超采样方法，这可能成为未来一代高分辨率VR头显中的重要增强功能。

显示技术和GPU之间一直存在一场持续不断的竞争，而将VR投入其中只是凸显了差距。问题并不在于在VR头显中使用更高分辨率的显示屏；这样的面板已经存在，并且很多制造商没有在他们的头显中投入最新和最好的面板也是有原因的。问题实际上更多地是要在显示分辨率和最终用户足够渲染VR内容并使其看起来不错之间找到一个智能平衡。这就是基本情况。

这就是为什么Facebook正在研究最近发表的名为“神经超采样用于实时渲染”的论文中提到的AI辅助超采样方法。使用神经网络，Facebook的研究人员开发出了一个系统，能够输入低分辨率图像并得到适合实时渲染的高分辨率输出。他们称，这样可以恢复锐利的细节同时节省计算开销。

研究人员声称，这种方法是“第一个通过学习得到划时代的内容16倍超采样的方法，具有高空间和时间保真度，相比先前的方法有明显优势。”

从论文中说：
“为了减少给高分辨率显示屏带来的渲染成本，我们的方法从一个比目标输出图像少16倍像素的输入图像开始。例如，如果目标显示屏的分辨率是3840×2160，则我们的网络从由游戏引擎渲染的960×540输入图像开始，以实时的方式将其上采样到目标显示屏分辨率。”

如果这听起来有些熟悉，那是因为这与英伟达的深度学习超采样（DLSS）有相似的概念，目前只适用于其RTX GPU。

然而，Facebook的研究人员表示，像DLSS这样的方法会在上采样图像中引入“明显的视觉伪影，特别是在2×2倍以上的上采样比例下”，或者依赖于可能在所有平台上都无法获得的专有技术和/或硬件。

此外，据说Facebook的神经超采样方法可以轻松集成到现代游戏引擎中，不需要任何特殊的硬件或软件（如DLSS中的专有驱动程序）。它还被设计成与更广泛的软件平台、加速硬件和显示屏兼容。

不可否认，这是一个很难解决的问题，Facebook表示仍需要更多人共同努力才能使其成为现实，因此我们可能需要一些时间才能看到这一成果，至少不会直接来自Facebook。

“这项工作为高分辨率VR的未来指明了方向，这不仅仅是关于显示屏，还涉及到实际驱动它们所需的算法。”研究人员总结道。

这与凹凸渲染等一系列技术相结合，可能会带来开发者期待的拥有视觉上不可忽视优势的新一代进步，真正让VR游戏在视觉方面更具竞争力。VR游戏常常因其较低质量的图形而受到批评，但随着我们步入逼真虚拟现实时代，这种批评有望很快变得陈旧。

-－－－
如果您想深入研究Facebook的机器学习超采样方法，请在此处查看完整论文，该论文计划在2020年夏季的SIGGRAPH上进行展示。