NVIDIAが「DLSS 2.0」を発表。AI活用の高精細化技術が画質と描画性能を大幅に向上する

　3月23日22：00，NVIDIAは，AIを応用したアンチエイリアシング＆超解像技術「Deep Learning Super-Sampling」（DLSS）の最新バージョンとなる「DLSS 2.0」を発表した。NVIDIAによると，DLSS 2.0は初代DLSSに比べて高画質を実現できるにも関わらず，描画性能が最大2倍に向上しているという。また，ゲームへの実装も従来のDLSSに比べて容易になっているそうだ。
　本稿では，DLSS 2.0の概要を紹介したい。

さらに高画質，そして高性能になったDLSS 2.0

　簡単におさらいしておくと，DLSSとはGeForce RTXシリーズのGPUが内蔵している機械学習向けアクセラレータ「Tensor Core」の機能を使って，高画質のアンチエイリアシングや高解像度化を行う技術だ（関連記事）。一部のゲームタイトルにすでに採用されていることを，知っているゲーマーも少なくないだろう。

　DLSSのメジャーアップデートとなるDLSS 2.0にどの程度の効果があるのかは，NVIDIAが公開したサンプル画像を見ると分かりやすい。下のスライドは，DLSS 2.0に対応する「MechWarrior 5: Mercenaries」（以下，MechWarrior 5）のスクリーンショットだ。解像度は2560×1440ドットで，左がDLSSオフ（※通常のアンチエイリアシングを行った状態）で，右がDLSS 2.0オンである。
　画像上部にある数字がフレームレートで，DLSS 2.0オンのほうがフレームレートは高い。その一方で，DLSS 2.0をオンにした画像のほうが，細い線のような部分もつぶれることなく表現できている。


　と言いたいが，実のところパッと見では分かりにくいので，差が明確な部分を拡大したのが次の画像だ。タンク上部にあるパイプや柵の部分が，DLSS 2.0オンでは明確に見える。

DLSSオフ

DLSS 2.0（Quality）オン

　ところで，DLSS 2.0オンの画像に，カッコ書きで「Quality Mode」とあるのに気付いただろうか。これもDLSS 2.0における新機能のひとつで，NVIDIAによるとフレームレート優先の「Performance」，画質優先の「Quality」，画質とフレームレートを両立する「Balance」という3つのモードを選べるようになったそうだ。MechWarrior 5の例は，画質優先の設定を用いたものということになる。
　ただ，選択できるかどうかはゲームタイトル側の実装に依存するようだ。

　続いてのゲームタイトルによるサンプルは「CONTROL」だ。CONTROLは，初代DLSSもサポートしているので，初代との比較も示されている。
　下は通常のアンチエイリアシングとDLSS 2.0を解像度1920×1080ドットで比較したスライドだ。DLSS 2.0オンのほうが，フレームレートは1.7倍も高い。


　ここもどこに注目すればいいのか分かりにくいので，壁に貼られている貼り紙と，主人公の髪が映っている部分を拡大してみよう。DLSS 2.0のほうが，貼り紙の文字や髪の表現がシャープに見えるだろう。

DLSSオフ

DLSS 2.0（Quality）オン

　続いてのスライドは，初代DLSS（Prior DLSS）とDLSS 2.0を比較したスライドである。フレームレートはほぼ同じだが，貼り紙の文字や髪はDLSS 2.0のほうがシャープだ。

初代DLSS

DLSS 2.0

　また，初代DLSSでは効果が出にくかった動きがついた映像に対しても，画質の向上が可能になることもDLSS 2.0の特徴だという。以下のスライドはCONTROLの例だが，金網の後ろにあるファンが回転しているために，初代DLSSでは金網には見えなくなってしまっている。一方，DLSS 2.0は，金網がシャープに描かれていることが見てとれよう。

初代DLSS

DLSS 2.0

ゲームへの実装も容易になったDLSS 2.0

　以上のように，高い画質とフレームレートを両立させたDLSS 2.0だが，アルゴリズム自体は，初代DLSSからかなりの手が加えられているという。

　DLSS 2.0では，NVIDIA側のサーバで，ニューラルネットワークに対して，ゲームエンジンから出力した1920×1080ドットでエイリアスやジッター（歪）がある生の画像に加えて，ニューラルネットワークが生成した1フレーム前の4K解像度画像，4K画像に縮小をかけた1080p画像に動きベクトルを加えた情報を学習段階で与えるそうだ。また，アンチエイリアシングを加えて16K解像度でレンダリングした参照画像と，適宜，比較を行うことによって，次のフレームをより高精細にするための学習を行う仕組みになっているという。このような方法で学習を行うことにより，サーバ側でのDLSS用ニューラルネットワークの学習時間を短縮できるうえ，画質も向上できたそうだ。
　なお，サーバ側での学習結果は，コンパクトなデータにまとめられて，ドライバソフトウェアとともにユーザーのPCに送られる。ゲームプレイ中は，そのデータをもとにDLSSのアンチエイリアシング処理を行うわけだ。

DLSS 2.0の概要を記したスライド。「Convolutional Autoencoder」（畳み込みオートエンコーダ）というニューラルネットワークに，生の画像や4K化した画像，4K画像から生成した動きベクトルを与え，これを16K解像度の画像と比較して画質を高めるように学習を行う

　また，DLSS 2.0は学習を「クラス」単位で行っているという。たとえば，火や粒子，水といった，ゲームで使われる一般的なオブジェクトをクラスとして学習しているために，ゲームタイトル固有の学習が不要になったとのこと。そのため，ゲームに容易かつ迅速にDLSS 2.0を実装することが可能だとNVIDIAは主張している。
　ゲームタイトル固有の学習がまったく不要なのか，多少は必要なのかは不明だが，これまでより採用が楽なことは確かなようだ。そのため，初代DLSSに比べ対応するゲームタイトルが増えることが期待できる。
　なお，DLSS 2.0発表時に対応しているゲームは以下の4タイトルだ。

• MechWarrior 5
• CONTROL
• Deliver Us the Moon
• Wolfenstein: Youngblood

　初代DLSS対応のゲームが，自動でDLSS 2.0対応になるというわけではないので，いまのところ対応タイトルは多くないが，NVIDIAが主張しているように実装が容易なら対応タイトルが急速に増えていくかもしれない。

NVIDIAのGeForce公式Webページ（英語）