Hirdetés

2019. március 25., hétfő

Hozzászólások

(#1) hardzsi2


hardzsi2
(fanatikus tag)

100"-on talán már látható is a 8K felbontás-előnye a 4K-hoz képest. Kisebb képátló mellett számomra biztos nem lene vonzó, pl. otthonra inkább egy 75"-os 4K-s, mint egy 75"-os 8K-t 1.5x-ös áron...

A HDMI 2.1 az alap 8K-hoz, de szívesen látnám, ha meghonosodna a 4K tévékben és házimozi erősítőkben is, hogy a teljes átviteli láncot (2.1-es kábelekkel persze) a max. sávszélességgel lehetne egybefűzni.

...és mielőtt valaki rákezdené, hogy 4K-hoz felesleges, nem az: "So, does it matter if your next TV has HDMI 2.1 or not? For most of us, probably not; an 8K at 60Hz-capable television isn't going to be of much use for a while yet. But for gamers and movie-lovers, the prospect of a 4K 120Hz TV supporting scene-by-scene dynamic HDR will be tempting." Forrás

flood-resistant mirror driller (cuccok: Skylake NUC és Xbox One X)

(#2) -=RelakS=-


-=RelakS=-
(PH! addikt)

Kérhetnék egy ki tud kisebb 8K monitort rittyenteni versenyt?
Igaz, hogy a Dell 32"-al vinné a pálmát, de én 48"-al is beérném :)

meg 4K-s 11"-os tablettel ... :O

A felhasználói felület olyan, mint egy vicc. Ha el kell magyarázni, akkor rossz!

(#3) mjani1172


mjani1172
(őstag)

Végre valami aminek értelme is van!

(#4) Akula


Akula
(senior tag)

Azt vágja valaki, hogy a mesterséges intelligencia hogyan tudja kitalálni, hogy mi van a nem látező picelek mögött, hogy egy mondjuk fullHD-t fel tud húzni 8K-ra?
Mondok egy példát. Egy hangyaboly 2m-ről felvéve fullHD-ben csak egy szürkés izgés-mozgás, de 8K-ban már látszanának a kis élőlények. Ebből mi lesz vajon? Mákszemek gurulása, vagy szurok ömlés? Vagy hogyan kell ezt elképzelni?

élj a mának, YOLO!

(#5) Fr3eWar válasza Akula (#4) üzenetére


Fr3eWar
(őstag)

Úgy, hogy nem a bal felső 1/4-ede lesz a képnek egy FHD adás, a maradék 3/4-ed kép meg fekete. Hanem 1pixel képtartalmát a mellette levők adatai alapján 4 pixelre terjeszti ki.

(#6) Wucky


Wucky
(senior tag)

Vajon gigabites lant kapott? :P ;]

~LG G5~Best LG G2~Samsug Galaxy J3 2016~Lenovo A3500~Iphone 7 Plus 32 GBP~ Huawei P Smart~ Huawei Mate20 Pro~[url=http://wotbstars.com/?usr=eressyr&geo=EU&lng=eng][img]http://wotbstars.com/usr/eu/sig/eressyr_is3d_eng.jpeg[/img][/url]

(#7) XMI válasza Akula (#4) üzenetére


XMI
(újonc)

Úgy állítja elő, hogy
1. vesznek jónéhány natív 8k-s, jóminőségű minta videoanyagot. Lehetőleg minél többféle tartalomból válogatnak mintákat, majd lentebb kiderül ez miért kulcsfontosságú.
2. leskálázzák 4k-ra, vagy 1080p-re
3. egy neurális hálót úgy tréningeznek, hogy a leskálázott anyag megy a bemenetre, az eredeti 8k-s referenciaanyag megy az elvárt kimenetre és addig optimalizálják az együtthatókat, amíg valami minimális maradékhibát sikerül elérni. Ezt a gyártó csinálja meg, borzasztóan számításigényes feladat, még dedikált gyorsítókkal is.
4. a gyártó által így tréningezett háló együtthatóit a TV firmware-be becsomagolják / firmware update-ekkel letöltik
5. a kisfelbontású inputot megkapja a háló, a tanultak alapján megpróbál kisebb-nagyobb képelemeket felismerni belőle és "megtippelni" a hozzátározó nagyfelbontású kimenő képet - ez relative kisebb erőforrásigényű (de azért valós időben már dedikált gyorsítóhardvert igénylő) feladat.

Ha esetleg a Nvidia DLSS antialiasing technikájáról olvastad a cikkeket - na ez gyakorlatilag ugyanaz. Ott is 2.5k-n renderel a kártya (antialiasing nélkül), ezt 4k-ra skálázza fel és egyúttal próbálja az élsimítást is betippelni, több-kevesebb sikerrel. Ott annyival jobb a helyzet, hogy a neurális hálót minden játékra külön-külön tréningezik fel, tehát elvileg mindig csak egyféle vizuális "stílus"-ra kell optimalizálni.

Megjöttek az első független összehasonlítások a DLSS-ről

De így is látható, hogy ez nem csodaszer. Bizonyos eseteket elég jól lekezel (ferde, de tömör felülethatárokon a pixeles lépcsőházat) - ez ugyanis elég jellegzetes, mással össze nem keverhető vizuális elem.
Viszont a nagyon vékony (szubpixeles vékonyságú) vonalakkal nem tud mit kezdeni, azok szétesnek különálló pixelekre - ilyenkor egész egyszerűen nincs elég infó a bemeneten, hogy fel tudja ismerni és értelmes becslést tudjon adni. A másik kifejezetten problémás eset a periodikus mintázatoknál (pl, sűrű kerítés) van, ezeknél több lehetséges képtartalmat is egyszerre felismer és nem tudja eldönteni, hogy folyamatos színátmenet vagy egy pixel-felbontásnál sűrűbb rács van.

A te példádra visszatérve - nyilván, a nagyon apró - néhány pixeles - objektumokat a neurális háló nem fogja tudni semmilyen megtanult mintázattal azonosítani - hiszen rendkívül sokféle tárgy néz ki ugyanúgy, ha pár pixel méretre le van kicsinyítve - nem egyértelmű, hogy mit kéne rajzolni. Tehát ezt valószínűleg életlenül fogja felskálázni, kb úgy mint egy mostani bilineáris felskálázó szűrő. Kivéve, ha a háló betanítását elcseszték - túl kevésféle tartalommal tanították vagy nem volt statisztikailag kiegyensúlyozott a tanító halmaz, ilyenkor úgymond "túltanul" a háló, túlságosan ráoptimalizálják egyfajta mintára és mindenbe azt az alakzatot fogja belelátni, ami a tanítás során felülreprezentált volt. Vagyis ha hangyabolyt ábrázoló videóval tanították, akkor egy mákostésztát ábrázoló bemenő képre is apró hangyákat fog rajzolni a mákszemek helyére.

[ Szerkesztve ]

(#8) Akula válasza XMI (#7) üzenetére


Akula
(senior tag)

Ezt én is így gondoltam. De tökéletesen leírtad, hogy miként működik. :R
A machine learning algoritmus pont azokat fogja felismerni és behelyettesíteni, amit betanult. Pont ezért vannak bajban a csillagászok, mikor látnak egy objektumot néhány pixelen és nem áll össze a kép, mert a gépi algoritmus mutatja, hogy mi lehet, de a többi fizikai paaméter azt nem támasztja alá. Szóval a szoftver is csak annyira lehet okos, amenyire súgnak neki, ha már fizikailag nem látható a tartalom, mégis mondani kell valamit a pixeleknek.

(#5) Fr3eWar: ez fel sem vetődött bennem. Magára az AI algoritmusra voltam kíváncsi.

[ Szerkesztve ]

élj a mának, YOLO!

(#9) MeszesKPT


MeszesKPT
(fanatikus tag)

Lassan elérik azt a méretet ahol már értelme is van a 8K-nak.

Copyright © 2000-2019 PROHARDVER Informatikai Kft.