DLSS

```wiki

DLSS: أخذ العينات الفائقة العميقة - دليل شامل للمبتدئين

DLSS (Deep Learning Super Sampling) هي تقنية رفع مستوى الدقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي طورتها شركة NVIDIA. تهدف إلى تحسين أداء ألعاب الفيديو مع الحفاظ على جودة صورة عالية، أو حتى تحسينها في بعض الحالات. هذا المقال يقدم شرحاً مفصلاً لهذه التقنية للمبتدئين، مع التركيز على كيفية عملها، ومزاياها وعيوبها، وتطبيقاتها في عالم الألعاب والرسوميات.

ما هي أخذ العينات الفائقة؟

قبل الغوص في تفاصيل DLSS، من المهم فهم مفهوم أخذ العينات الفائقة (Supersampling). تقليدياً، لزيادة جودة الصورة في الألعاب، كان يتم استخدام أخذ العينات الفائقة. ببساطة، يتم عرض اللعبة بدقة أعلى بكثير من دقة الشاشة المستهدفة، ثم يتم "أخذ عينات" من هذه الصورة عالية الدقة لإنتاج الصورة النهائية المعروضة على الشاشة.

على سبيل المثال، إذا كانت شاشتك بدقة 1920x1080، يمكن عرض اللعبة داخلياً بدقة 3840x2160 (4K) ثم تقليلها إلى 1920x1080. هذه العملية تؤدي إلى صورة أكثر وضوحًا وتفصيلاً، حيث يتم تقليل التعرجات (aliasing) والتشويش.

ولكن، أخذ العينات الفائقة التقليدية مكلفة للغاية من حيث الموارد. يتطلب عرض اللعبة بدقة أعلى بكثير قوة معالجة رسومية هائلة، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في معدل الإطارات.

كيف يعمل DLSS؟

DLSS هو حل لهذه المشكلة. بدلاً من الاعتماد على أخذ العينات الفائقة التقليدية، يستخدم DLSS شبكة عصبية عميقة (Deep Neural Network) مدربة على كمية هائلة من الصور عالية الدقة. هذه الشبكة تتعلم كيفية إعادة بناء التفاصيل المفقودة عند عرض اللعبة بدقة أقل.

إليك كيفية عمل DLSS بشكل مبسط:

1. **العرض بدقة أقل:** يتم عرض اللعبة بدقة أقل من دقة الشاشة المستهدفة. هذا يوفر قوة معالجة رسومية كبيرة. 2. **تدريب الشبكة العصبية:** الشبكة العصبية، المدربة مسبقًا على صور عالية الجودة، تحلل الصورة ذات الدقة المنخفضة. 3. **إعادة بناء الصورة:** تستخدم الشبكة العصبية معرفتها لإعادة بناء التفاصيل المفقودة، مما ينتج عنه صورة بدقة أعلى وأكثر وضوحًا. 4. **مقارنة مع الصورة الأصلية:** تقارن DLSS الصورة المعاد بنائها بالصورة الأصلية عالية الدقة، وتعمل على تحسينها باستمرار.

هذه العملية تتم في الوقت الفعلي، مما يسمح للاعبين بالاستمتاع بأداء أفضل وجودة صورة عالية في نفس الوقت.

إصدارات DLSS المختلفة

مرت تقنية DLSS بعدة إصدارات، كل منها يقدم تحسينات على سابقتها:

DLSS 1.0: الإصدار الأول من DLSS، كان يعتمد بشكل كبير على التدريب المسبق على صور محددة. كان أداؤه جيدًا في بعض الألعاب، ولكنه كان يعاني من مشاكل في جودة الصورة في ألعاب أخرى.
DLSS 2.0: قدم DLSS 2.0 تحسينات كبيرة في جودة الصورة والأداء. استخدم DLSS 2.0 شبكة عصبية أكثر تطوراً، وكان أقل اعتمادًا على التدريب المسبق على صور محددة.
DLSS 2.1: قدم DLSS 2.1 تحسينات طفيفة على DLSS 2.0، مع التركيز على تحسين الأداء في الدقات المنخفضة.
DLSS 2.2: قدم DLSS 2.2 تحسينات في جودة الصورة، خاصة في المناطق ذات الحركة السريعة.
DLSS 2.3: قدم DLSS 2.3 تحسينات في جودة الصورة في الدقات المنخفضة، بالإضافة إلى تقليل التشويش في المناطق ذات التباين المنخفض.
DLSS 3: أحدث إصدار من DLSS، يقدم تقنية Frame Generation (توليد الإطارات). هذه التقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء إطارات جديدة، مما يزيد بشكل كبير من معدل الإطارات. DLSS 3 يتطلب بطاقة رسومية من سلسلة RTX 40.

مزايا DLSS

**تحسين الأداء:** DLSS يمكن أن يزيد بشكل كبير من معدل الإطارات في الألعاب، مما يسمح للاعبين بالاستمتاع بتجربة لعب أكثر سلاسة.
**جودة صورة عالية:** DLSS يمكن أن يحسن جودة الصورة في الألعاب، مما يجعلها أكثر وضوحًا وتفصيلاً. في بعض الحالات، يمكن أن تتفوق جودة الصورة التي تقدمها DLSS على جودة الصورة التي تقدمها أخذ العينات الفائقة التقليدية.
**دعم واسع:** DLSS مدعوم من قبل عدد متزايد من الألعاب.
**تقليل استهلاك الطاقة:** من خلال تقليل العبء على وحدة معالجة الرسوميات، يمكن لـ DLSS أن يقلل من استهلاك الطاقة.

عيوب DLSS

**التوافق:** DLSS يتطلب بطاقة رسومية من NVIDIA من سلسلة RTX.
**الاعتماد على التدريب:** على الرغم من التحسينات الكبيرة في DLSS 2.0 والإصدارات اللاحقة، لا تزال جودة الصورة تعتمد على جودة التدريب. قد تكون هناك بعض المشاكل في جودة الصورة في الألعاب التي لم يتم تدريب DLSS عليها بشكل كاف.
**تشويش محتمل:** في بعض الحالات، قد يؤدي DLSS إلى ظهور بعض التشويش في الصورة، خاصة في المناطق ذات التفاصيل الدقيقة.
**تأخر الإدخال (Input Lag) مع Frame Generation:** تقنية Frame Generation في DLSS 3 يمكن أن تزيد من تأخر الإدخال، مما قد يكون مشكلة للاعبين التنافسيين.

كيفية استخدام DLSS في الألعاب

عادةً ما يتم تفعيل DLSS من خلال إعدادات الرسومات في اللعبة. قد يكون هناك خيارات مختلفة للاختيار من بينها، مثل:

**Off:** تعطيل DLSS.
**Quality:** جودة عالية، مع أداء أقل.
**Balanced:** توازن بين الجودة والأداء.
**Performance:** أداء عالي، مع جودة أقل.
**Ultra Performance:** أعلى أداء، مع أدنى جودة.

يعتمد الخيار الأفضل على بطاقة الرسوميات الخاصة بك ودقة الشاشة المستهدفة.

DLSS مقابل تقنيات رفع مستوى الدقة الأخرى

هناك تقنيات أخرى لرفع مستوى الدقة، مثل:

AMD FidelityFX Super Resolution (FSR): تقنية مفتوحة المصدر تعمل على مجموعة واسعة من بطاقات الرسوميات، بما في ذلك بطاقات AMD و NVIDIA. FSR لا يعتمد على الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي يعتمد عليها DLSS.
Intel XeSS: تقنية رفع مستوى الدقة من Intel، تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

DLSS يعتبر بشكل عام الأفضل من حيث جودة الصورة، ولكنه يتطلب بطاقة رسومية من NVIDIA. FSR هو خيار جيد لأولئك الذين لا يمتلكون بطاقة رسومية من NVIDIA، أو الذين يبحثون عن تقنية مفتوحة المصدر.

مستقبل DLSS

من المتوقع أن تستمر NVIDIA في تطوير DLSS، مع التركيز على تحسين جودة الصورة والأداء، وتوسيع الدعم ليشمل المزيد من الألعاب. من المرجح أن نرى المزيد من التحسينات في تقنية Frame Generation، بالإضافة إلى تطوير تقنيات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تجربة الألعاب.

تطبيقات DLSS خارج الألعاب

بالإضافة إلى الألعاب، يمكن استخدام DLSS في تطبيقات أخرى، مثل:

**تحرير الفيديو:** يمكن استخدام DLSS لرفع مستوى دقة مقاطع الفيديو منخفضة الدقة، مما يجعلها أكثر وضوحًا وتفصيلاً.
**التصوير الطبي:** يمكن استخدام DLSS لتحسين جودة الصور الطبية، مما يساعد الأطباء على تشخيص الأمراض بشكل أكثر دقة.
**الواقع الافتراضي (VR):** يمكن استخدام DLSS لتحسين أداء تطبيقات الواقع الافتراضي، مما يجعلها أكثر سلاسة وواقعية.

روابط ذات صلة

استراتيجيات الخيارات الثنائية وروابط ذات صلة

```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين