Modder พัฒนา FoveatedDLSS5 ลดภาระ AI ของ DLSS 5 ดัน RTX 4090 แรงขึ้นกว่า 60% บนจอ Ultrawide
นักพัฒนาในชุมชน Modding ได้พัฒนา FoveatedDLSS5 ซึ่งเป็นม็อดแบบ Open Source สำหรับปรับการทำงานของ NVIDIA DLSS 5 Neural Rendering โดยนำแนวคิด Foveated Rendering ที่นิยมใช้กับแว่น VR มาประยุกต์ใช้กับจอภาพทั่วไป โดยเฉพาะจอ Ultrawide และ Super Ultrawide FoveatedDLSS5 ทำงานอย่างไร โดยปกติ DLSS 5 Neural Rendering จะประมวลผลภาพด้วยความละเอียดที่สม่ำเสมอทั่วทั้งเฟรม แต่ม็อดนี้จะบีบอัดภาพเข้าสู่พื้นที่ประมวลผลที่เล็กลงก่อนส่งให้โมเดล AI จากนั้นจึงสร้างผลลัพธ์กลับไปยังความละเอียดหน้าจอเดิม บริเวณกลางจอจะคงรายละเอียดในระดับสูง ขณะที่พื้นที่ใกล้ขอบจอจะลดความละเอียดลงตามค่าที่กำหนด ช่วยลดจำนวนพิกเซลที่ต้องผ่านกระบวนการ Neural Rendering โดยยังคงความละเอียดที่เกมเรนเดอร์ไว้ตามเดิม ม็อดนี้พัฒนาต่อยอดจาก RenoDX DLSS 5 add-on และเพิ่มระบบ Foveated Processing เข้าไป ปัจจุบันยังอยู่ในสถานะ Pre-release และทดสอบกับเกม The Witcher 3 ที่ใช้ DirectX 12 บน GeForce RTX 4090RTX 4090 เพิ่มจาก 49 FPS เป็นมากกว่า 80 FPS จากผลทดสอบของผู้พัฒนาในเกม The Witcher 3 ที่ความละเอียด 7680 × 2160 ซึ่งพบได้บนจอ Super Ultrawide ขนาดใหญ่ การใช้ DLSS 5 Neural Rendering ร่วมกับการประมวลผลสองรอบ ทำให้เฟรมเรตเพิ่มจากประมาณ 49 FPS เป็นมากกว่า 80 FPS หรือเพิ่มขึ้นราว 63% ผู้พัฒนายังระบุว่าการลดคุณภาพภาพบริเวณขอบจอเป็นสิ่งที่สังเกตได้ยากระหว่างเล่นเกม อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดังกล่าวเป็นผลทดสอบจากผู้พัฒนา ไม่ใช่การทดสอบเปรียบเทียบคุณภาพภาพอย่างเป็นมาตรฐาน และยังไม่มีข้อมูลยืนยันว่าผลลัพธ์จะเหมือนกันในเกมอื่น ไม่ใช่ม็อด Foveated DLSS เพียงตัวเดียว ก่อนหน้านี้มีโปรเจกต์ CheekyFoveatedDLSS ที่รองรับ DLSS Super Resolution และ DLSS 5 Neural Rendering รุ่นทดลองเช่นกัน โดยเดิมพัฒนาขึ้นสำหรับ UE-VR ก่อนขยายการรองรับไปยังเกมทั่วไป พร้อมตัวเลือก Eye Tracking เพื่อปรับพื้นที่แสดงผลคุณภาพสูงตามทิศทางสายตาของผู้เล่น การพัฒนาเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าชุมชน Modding กำลังหาวิธีลดภาระการประมวลผลของ DLSS 5 ทั้งบนการ์ดจอ GeForce RTX รุ่นเก่า การ์ดจอ AMD Radeon และ Intel Arc รวมถึงการใช้งานกับจอ Ultrawide และระบบ VR ทั้งนี้ FoveatedDLSS5 ยังเป็นโครงการทดลอง ความเข้ากันได้กับเกมต่าง ๆ ยังไม่รับประกัน และจำเป็นต้องมีการทดสอบเพิ่มเติมก่อนจะสรุปได้ว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ในวงกว้าง ที่มา: FoveatedDLSS5, Cheeky Foveated DLSS


