Intel представила инструмент для оценки качества изображения в играх в реальном времени

Компания Intel представила инструмент Computer Graphics Visual Quality Metric (CGVQM) — первую открытую метрику, специально разработанную для оценки игрового изображения в реальном времени с точностью, близкой к человеческому восприятию. В основе инструмента лежит набор данных CG-VQD, содержащий 80 трехсекундных видеороликов из 15 открытых 3D-сцен — от демо-версии Amazon Bistro до пользовательских окружений вроде House и Bridge. Каждый ролик обработан одним из шести современных методов рендеринга, включая нейросетевое суперсэмплирование, трассировку путей и гауссово размытие.

Исследователи Intel начали с предварительно обученной сети 3D ResNet‑18 и настроили веса каналов, чтобы её выводы соответствовали оценкам добровольцев. Результат — CGVQM‑5 — превосходит все существующие метрики и почти догоняет уровень согласованности человеческих оценок.

CGVQM разбивает видео на небольшие фрагменты, извлекает ключевые визуальные особенности с помощью 3D ResNet, а затем корректирует веса каналов, чтобы предсказанные оценки максимально соответствовали оценкам тестировщиков-людей. Версия CGVQM‑5 использует все пять блоков ResNet для максимальной точности. Для ускорения работы в сборках разработчики также создали облегчённую версию CGVQM‑2, использующую только первые два блока ResNet. Она работает значительно быстрее, но всё равно превосходит конкурентов. Обе версии создают карты ошибок, чётко выделяющие артефакты вроде «призраков» или мерцания, что позволяет художникам находить и исправлять проблемы без полномасштабного тестирования.

Разработчики игр могут клонировать репозиторий на GitHub и добавить Vulkan-хуки или плагины для Unreal Engine, чтобы интегрировать CGVQM прямо в свои рабочие процессы и проводить оценку качества на лету.

Источник: Intel