מה זה נגד כינויים וכיצד זה משפר את הגרפיקה?

חשבתם פעם מהו אותו מונח "נגד כינויים" שאתה רואה כל הזמן במשחקים, והאם עליך להפעיל אותו או לא? ומה בכלל יש להרוויח מלהפעיל או להשבית אותו?

היום נסביר בפירוט מה זה אנטי כינוס, איך זה עובד ושאלות קשורות אחרות שיש לכם בנושא.

בואו לחפור פנימה!

מה זה נגד כינוס?

סביר להניח שראית לראשונה נגד כינויים בעת פתיחת תפריט אפשרויות הווידאו במשחק הווידאו האהוב עליך.

לפעמים אתה יכול להיתקל בתפריט נפתח עם יותר מתריסר אפשרויות. בדרך כלל, הם מתויגים עם מינוחים מעורפלים ולא מועילים כמו MSAA X5 או CSAA X8.

כנראה שעזבת את האופציה לבד כי אתה מרגיש מאוים.

בדרך כלל משתמשים באנטי כינוי כדי לגרום למשחקים להיראות פחות חסומים. זוהי טכניקה להחלקת קצוות משוננים על ידי מיזוג פיקסלים סמוכים באותו צבע. זה מייצר תמונה ברורה יותר שנראית מציאותית יותר.

כיצד עובד נגד שינויים?

עקומות חלקות הן מה שאנחנו רואים בעולם האמיתי. בצג בעל פיקסלים מלבניים, קשה לעבד את העקומות החלקות הללו. בגלל זה, עקומות במשחקים נוטות להיות משוננות.

בעיה זו נפתרת באנטי כינוי על ידי צמצום משמעותי של חדות הקצוות, ומכאן אפקט טשטוש קל סביב קצוות התמונות במשחקים. כפי שניתן לראות בדוגמה לעיל גם כן.

Anti-aliasing עובד על ידי לקיחת מדגם של הפיקסלים סביב קצוות התמונה, כמו גם את הצבעים, ואז הוא משלב את המראה וגורם לאותם קצוות משוננים להיראות חלקים, כמו שאובייקט אמיתי אמור להיות תראה.

מהם הסוגים השונים של אנטי כיווני?

להלן הסוגים השונים של טכניקות נגד כינויים, עם סקירה קצרה על כל סוג שתיתקל בו.

אנטי כיווני רב דגימה (MSAA)

אחד מסוגי האנטי-aliasing הוא מה שאנו מכנים "נגד-כינויים רב-מדגמיים" (MSAA). זה הסוג הנפוץ ביותר של אנטי-כיאוס בימים אלה המאזן ביצועים כמו גם נאמנות חזותית.

סוג זה של אנטי כינוי יוצר תמונות עם נאמנות גבוהה יותר באמצעות "דוגמאות" מרובות של שני פיקסלים לפחות. ככל שדוגמאות רבות יותר, כך איכות התמונה תהיה טובה יותר. אבל זה כרוך בעלות של דרישת כוח רב יותר של GPU, למרבה המזל MSAA מובילה בשמונה דוגמאות ולא עולה מעל זה.

אנטי כיווני מדגם-על (SSAA)

אנטי כיווני מדגם מקדים היא ללא ספק אחת הטכניקות הטובות והיעילות ביותר נגד כינוס שקיימות כיום.

זה גורם ל- GPU לעבד משחקים ברזולוציה גבוהה יותר, ואז הוא מקטין את התמונה. הרזולוציה הגבוהה מגדילה את מספר הפיקסלים, וכך התמונה נראית חדה יותר. אבל שוב, החיסרון הוא שהוא דורש GPU מתקדם וחזק עם זיכרון וידאו נוסף.

קָשׁוּר: גרפיקה והגדרות של משחקי וידאו מוסברות

אנטי כיווני משוער מהיר (FXAA)

FXAA היא אחת הטכניקות הפחות תובעניות נגד שינויים. אם אתה רוצה נגד כינויים אבל אין לך או רוצה לקנות מחשב יוקרתי, FXAA זו הדרך ללכת.

זה מטשטש את הקצוות המשוננים של התמונה במקום להריץ את כל החישובים ולהשתמש בכוח ה- GPU בכך, וכתוצאה מכך מהיר הרבה יותר עם השפעה פחותה על הביצועים על המחשב האישי שלך.

נגד שינויים זמניים (TXAA)

TXAA הוא סוג חדש יחסית של כיוון נגד כינויים שרואים רק ב- GPUs חדשים יותר. הוא משלב מספר טכניקות נגד כינויים כדי להחליק את קצות התמונה.

זה לא תובעני כמו כמה מהטכניקות האחרות נגד שינויים אלא מייצר תמונות באיכות טובה יותר מאשר FXAA. עם זאת, אתה עדיין עשוי להבחין בטשטוש כלשהו.

נגד שינויים מורפולוגיים (MLAA)

הטכניקה נגד שינויים ב- TXAA מחליקה את הקצוות על ידי עיון בהבדלים בין הפיקסלים.

בניגוד ל- TXAA שמתמקד יותר באיכות על ביצועים, MLAA לא מעמיסה הרבה על המחשב האישי שלך. זה יעיל יותר ומאזן בין איכות וביצועים לפי הדרוש.

עם זאת, החיסרון בשיטה זו הוא שלפעמים היא עלולה להיות מעט פגומה, וכתוצאה מכך טקסט מעוות כשמערבבים קטעי רקע וחזית בתמונה.

Nvidia לעומת Anti-Aliasing של AMD

ל- AMD יש גם טכנולוגיה משלה נגד שינויים בשם CSAA, ול- Nvidia יש את טכניקת CFAA שלה נגד כינויים.

ה- CSAA של Nvidia יעיל יותר ומעמיס פחות על ה- GPU שלך על ידי דגימת פחות צבעים, אך מפיק תמונות פחות מדויקות צבע בגלל זה. בעוד ש- CFAA של AMD משתמש באלגוריתם של זיהוי קצה לסינון קווים טוב יותר ללא אובדן צבע, אך הוא מגיע לדרישת הספק גבוהה יותר של GPU בהשוואה לאנטי כינוי של Nvidia.

קרא עוד: בדוק את יציבות כרטיסי המסך שלך באמצעות Furmark

באיזו טכניקה נגד שינויים עלי להשתמש?

SSAA היא הדרך ללכת אם המחשב שלך יכול להתמודד עם זה. אבל אם המחשב שלך לא כל כך מסוגל, טכניקות ה- EQAA או CSAA של AMD ו- NVIDIA הן הכי טוב.

במחשב בינוני שאין לו EQAA של AMD ו- NVIDIA או CSAA, יש לך אפשרות ללכת עם ה- MSAA. ואלו שיש להם מחשב נמוך עוד יותר, אתם צריכים להישאר עם FXAA אם אתם רוצים נגד כינויים ולא רוצים לשדרג את המחשב האישי שלכם.

לגודל התצוגה שלך בהחלט יש השפעה גם על כינויים.

לדוגמא, אם אתה משחק במשחקים בתצוגת Full HD 1080p בגודל 21 אינץ ', כנראה שלא תבחין בכינוי רב. אבל אם התצוגה שלך היא טלוויזיה בגודל 40 אינץ 'שפועלת ב 1080p, תחווה הרבה יותר.

אל תחשבו יתר על המידה נגד כינוס

נגד שינויים היה משהו להדגיש לפני שנים רבות. אבל כרגע, עם גרפיקה טובה יותר ותצוגות ברזולוציה גבוהה יותר, זה הופך להיות נחלת העבר. למעשה, משחקים מודרניים אפילו לא דורשים נגד כינויים במקרים מסוימים.

זה עדיין רעיון טוב שאתה מבין מה זה נגד כינויים וכיצד זה עובד, כפי שניסינו להסביר לך במדריך שלנו. הידיעה על כך עוזרת לך לקבל החלטה מושכלת אם להתמקד באיכות או בביצועים במשחקי המחשב שלך.

כעת, כשיודעים מעט על אנטי-כיאוס, Deep Learning Super Sampling (DLSS) הוא משהו שאפשר ללמוד עליו מכיוון שהוא מעניק ביצועים גרפיים מהמחשבים התקציביים!

עד כמה למידה עמוקה דגימת סופר יכולה לתת מחשבים תקציביים גרפיקה מובילה

מתוסכל מהגרפיקה המשחקית במחשב הנמוך שלך? הנה כיצד Deep Learning Super Sampling (DLSS) יכול לשדרג את הגרפיקה שלך.

קרא הבא

על הסופר