AIを使用して、ゲームの画質を評価してください！ Intelは新しい評価ツールCGVQMを起動します

Intelは最近、GitHubにAIベースのビデオ品質評価ツールCGVQM（コンピューターグラフィックスビジュアル品質インジケータ）を開設し、ゲームの客観的な定量的基準と画像のリアルタイムレンダリングを目指しています。このツールはPytorch Formで公開されており、サポートの研究論文は同時にリリースされます。

　　現在のゲームは一般に、パフォーマンスを改善するためにDLSSなどのスーパースコアリングテクノロジーに依存していますが、ゴーストやちらつきなどの視覚的な問題を引き起こす傾向があります。従来の画質指標（PSNRなど）は、圧縮アーティファクトのみを評価し、リアルタイムレンダリングの複雑な歪みを完全に反映することはできません。この目的のために、IntelチームはCGVQDデータセットを構築し、パストレースや神経過剰サンプリングなどの技術によって引き起こされる多様な画像品質の劣化をカバーし、このデータセットに基づいてCGVQMモデルを訓練しました。このモデルは、3D畳み込みニューラルネットワーク（3D-Resnet-18アーキテクチャ）を採用しています。これは、時空の寸法で画像機能を同時にキャプチャし、動的な画像品質の問題をより正確に識別できます。

　　実験は、CGVQM評価効果が既存のツールを包括的に超えることを示しています。CGVQM-5の複雑なバージョンは人間のスコアリングのベースラインに近く、CGVQM-2の単純化されたバージョンも上位3つにあり、訓練を受けていないビデオで良好な一般化能力を示しています。将来、モデルのパフォーマンスは、変圧器または光の流れ情報を導入することでさらに最適化できます。