На конференции SIGGRAPH 2026 Дэниел Крейг (Daniel Craig), главный инженер-программист Sony Interactive Entertainment, подробно рассказал об обновлённой модели апскейлера Enhanced PSSR для игровой приставки PS5 Pro.

Одно из самых значительных архитектурных изменений в апскейлере Enhanced PSSR связано с тем, как используются вычислительные ресурсы нейросети. По словам Sony, в оригинальной нейросети Color Predicting Network (CPN) около 30 % параметров использовалось в разрешении 540p. В новой Kernel Predicting Network (KPN) уже целых 90 % параметров использует разрешение 540p и ниже, а в 4K нейросеть почти не тратит ресурсов.

Новая нейросеть KPN также не предсказывает конечный цвет напрямую. Вместо этого она генерирует весовые коэффициенты смешивания, а фактическое смешивание выполняется с помощью обычной фильтрации. Это позволяет избежать хранения и смешивания HDR-цветов в 8-битном формате и снизить нагрузку на нейросеть при выполнении этих операций, повысив тем самым общую эффективность.

Sony также отмечает повышение временной стабильности, более чёткую детализацию, снижение потребления памяти и времени работы графического процессора. Компания заявляет, что качество изображения улучшается при любом разрешении, но при более низких разрешениях прирост особенно заметен. Также компания сообщила, что время обучения нейросети сократилось примерно с четырёх GPU-месяцев до менее чем одной GPU-недели.

На конференции SIGGRAPH 2026 компания Sony также подтвердила, что Enhanced PSSR заменяет версию, с которой PS5 Pro вышла на рынок, а не работает как отдельный режим. Новая версия разработана Sony и AMD в рамках исследовательского проекта Project Amethyst и её реализация адаптирована под аппаратное обеспечение PlayStation. Существующие игры для PS5 Pro могут использовать Enhanced PSSR через системный оверрайд без обновления самой игры. Разработчики, интегрирующие свежую библиотеку напрямую, получат доступ к улучшенному алгоритму в полном объёме.

Новость автоматически очищена и опубликована ботом на правах партнера Akeys Room.