Размер видео: 1280 X 720853 X 480640 X 360
Показать панель управления
Автовоспроизведение
Автоповтор
能夠把生涩抽像的理論變得如此通俗及可視化，實在太厲害了
5:57你給他看上萬張偽娘的圖片然後給他看張女的圖片AI：這是一個男的！
壞壞喔
AI识别得怎样我不知道，我只知道我没办法识别🤣
也不一定，主要是看训练集有没有突出特征哈哈哈哈哈哈
专业！！！！👍多点这种知识讲解的大佬，全世界都好起来了
這頻道真不錯，學了不少東西，都是非常硬核
那個..我想知道迷片馬賽克去除的AI技術
我對於AI跟你有一樣的看法，聽到有相同的想法實在是太高興了！
视频太形象了~这是我关注过的科普质量最高的博主
似乎up主是有专业背景的，说的很准确，也很容易懂。
是時候講解一下AMD新推出的FSR了
2024年回來看，DLSS已經帶往遊戲業前往4K+光追普及的道路
实际上我在cyber punk 的使用情况是同时打开ray tracing跟dlss ，光源上去了，很多细节画质下去了。对于我个人而言得不偿失。最终我是把两者都关闭了
应该包括不是苹果的图片，而且不同图片的位数不同，所以有的地方不严谨？
视频很好呀，加油
什麼時候要講講FSR呢？😄
開DLSS會使FPS多一倍 意味著每禎的運算量變1/2以1080P跟4K來比較的話 4K的運算量是前者4倍結合前面兩個條件 表示4k是用兩張1080P合出來的?但為什麼兩張1080P合成會比一張4K還要清楚? 這個好像沒有解釋到?
视频里说了很多次多真合成，不是两帧合成。而且基本上没有游戏4k分辨率正好是1080p的1/4
@@qupeter1224 只要合成超過4禎1080P運算量就超過4K了 所以我是根據他給的數據來推估的 畢竟他說多禎也沒有說清楚是幾禎阿? 然後4K是1080P的四倍不是1/4你說反了吧 所以說其實遊戲中的4K並不是真的4倍於1080P的精細度嗎? 感覺這個關鍵點少了點什麼
表达的让人易懂 关注了
超硬核，赞！
近几年是用不上了，没有游戏支持，属于未来可以使用的技术，40卡或50卡，那时候应该就有支持的游戏出来了吧
FSR也来一期？顺便说说这两种算法可以融合吗
你怎么知道人脑的思考过程不是微观机械运动？你观测不到而已，这就变成了哲学问题。
让我燃起对学习的兴趣了
DLSS3.0 大力水手·3 技术也出来了。
可以讲讲HDR吗
他也可能讓畫面有更多節，所以老人也可能長出更多皺紋嗎XD
應該是光柵(ㄓㄚˋ)化^^"感謝詳細的講解
也可讀作ㄕㄢ
你看錯了吧 不是柵是栅
主要是卷积核
良哥，今年还有618推荐吗
但世界上大多數的工作也都是在做重複性總結性的事務
实际用了之后感觉还是不得行，又糊又闪
Nice
你这是说张量核心功能是完备的，这次没有用硬件挤牙膏，没有让老张量核心不支持DLSS2.0？
Dlss2
看完了，一句话总结：相近时间上的画面是相似的，直接让 AI 将其信息拿来复用了。
有些类似MAC的hidpi
👍👍👍👍👍
Compressed Sensing的兄弟
我一直聽到踩陽具...
梁哥 求618推荐
就是实时GAN
如果真的讓AI有自己思想的話，那會是個可怕的東西，以現在深度學習的精度推算一下，只要這個機器不壞，過個50年或100年，它就會有一個龐大的數據庫加上有自己的思維，哪就沒人類的思考高過它了
这些都是猜测，实际上现在的AI真的是非常智障，用了无数数据喂它最后出来的模型还是可能犯傻
@@erasersc5509 其實不能直接說用數據喂AI，你看沒看過別人做的實驗，你只要給AI一個遊戲規則，他自己在失敗無數次後終究會把你給他的遊戲玩會
RTX 4090：4K开DLSS基本都是弱鸡
😅打野的😊😊😅😊😅😅😊😊😊😅😊😊😅😊😅😅😊😊😅😅
所以DLSS是遊戲玩越久畫質越好(?)
DLSS的训练阶段是在NVDIA的超算上进行的，用户用的DLSS是训练后的成果
也不要把自己的大脑想得太聪明...你多观察下孩童，就会发现他们学习识别物体的过程，本身和训练AI认图没有什么区别
本质不一样的。。。哪个孩童需要看几百万张苹果图片，才能识别出一个苹果？而且还不是肯定能识别对？恰恰相反，人类有举一反三的能力，只要看少数苹果的照片，就可以识别出大部分苹果。甚至于，有些人只见过红色的苹果，但是你拿一个绿色的苹果给他看，他也能认出是苹果，虽然他可能会有所怀疑，因为从没见过绿色的苹果，但他第一反应还是会认为那是个苹果，这是人工智能完全做不到的。人类的智能，根本上的实现原理和人工智能就完全不一样。
早看到这个视频就好了，打死不买AMD.
要说稳定性和技术先进程度，早年的Intel与现在的NVIDIA不都是一直把AMD碾压成渣渣吗。我同学以前戴尔工厂的，他给我说，凡是生产测试的时候死机的几乎全是AMD，所以他只买Intel电脑。
AMD的FSR技术已经在路上了
能夠把生涩抽像的理論變得如此通俗及可視化，實在太厲害了
5:57你給他看上萬張偽娘的圖片
然後給他看張女的圖片
AI：這是一個男的！
壞壞喔
AI识别得怎样我不知道，我只知道我没办法识别🤣
也不一定，主要是看训练集有没有突出特征哈哈哈哈哈哈
专业！！！！👍多点这种知识讲解的大佬，全世界都好起来了
這頻道真不錯，學了不少東西，都是非常硬核
那個..
我想知道迷片馬賽克去除的AI技術
我對於AI跟你有一樣的看法，聽到有相同的想法實在是太高興了！
视频太形象了~这是我关注过的科普质量最高的博主
似乎up主是有专业背景的，说的很准确，也很容易懂。
是時候講解一下AMD新推出的FSR了
2024年回來看，DLSS已經帶往遊戲業前往4K+光追普及的道路
实际上我在cyber punk 的使用情况是同时打开ray tracing跟dlss ，光源上去了，很多细节画质下去了。对于我个人而言得不偿失。最终我是把两者都关闭了
应该包括不是苹果的图片，而且不同图片的位数不同，所以有的地方不严谨？
视频很好呀，加油
什麼時候要講講FSR呢？😄
開DLSS會使FPS多一倍 意味著每禎的運算量變1/2
以1080P跟4K來比較的話 4K的運算量是前者4倍
結合前面兩個條件 表示4k是用兩張1080P合出來的?
但為什麼兩張1080P合成會比一張4K還要清楚?
這個好像沒有解釋到?
视频里说了很多次多真合成，不是两帧合成。而且基本上没有游戏4k分辨率正好是1080p的1/4
@@qupeter1224 只要合成超過4禎1080P運算量就超過4K了 所以我是根據他給的數據來推估的 畢竟他說多禎也沒有說清楚是幾禎阿? 然後4K是1080P的四倍不是1/4你說反了吧 所以說其實遊戲中的4K並不是真的4倍於1080P的精細度嗎? 感覺這個關鍵點少了點什麼
表达的让人易懂 关注了
超硬核，赞！
近几年是用不上了，没有游戏支持，属于未来可以使用的技术，40卡或50卡，那时候应该就有支持的游戏出来了吧
FSR也来一期？顺便说说这两种算法可以融合吗
你怎么知道人脑的思考过程不是微观机械运动？你观测不到而已，这就变成了哲学问题。
让我燃起对学习的兴趣了
DLSS3.0 大力水手·3 技术也出来了。
可以讲讲HDR吗
他也可能讓畫面有更多節，所以老人也可能長出更多皺紋嗎XD
應該是光柵(ㄓㄚˋ)化^^"
感謝詳細的講解
也可讀作ㄕㄢ
你看錯了吧 不是柵是栅
主要是卷积核
良哥，今年还有618推荐吗
但世界上大多數的工作也都是在做重複性總結性的事務
实际用了之后感觉还是不得行，又糊又闪
Nice
你这是说张量核心功能是完备的，这次没有用硬件挤牙膏，没有让老张量核心不支持DLSS2.0？
Dlss2
看完了，一句话总结：相近时间上的画面是相似的，直接让 AI 将其信息拿来复用了。
有些类似MAC的hidpi
👍👍👍👍👍
Compressed Sensing的兄弟
我一直聽到踩陽具...
梁哥 求618推荐
就是实时GAN
如果真的讓AI有自己思想的話，那會是個可怕的東西，以現在深度學習的精度推算一下，只要這個機器不壞，過個50年或100年，它就會有一個龐大的數據庫加上有自己的思維，哪就沒人類的思考高過它了
这些都是猜测，实际上现在的AI真的是非常智障，用了无数数据喂它最后出来的模型还是可能犯傻
@@erasersc5509 其實不能直接說用數據喂AI，你看沒看過別人做的實驗，你只要給AI一個遊戲規則，他自己在失敗無數次後終究會把你給他的遊戲玩會
RTX 4090：4K开DLSS基本都是弱鸡
😅打野的😊😊😅😊😅😅😊😊😊😅😊😊😅😊😅😅😊😊😅😅
所以DLSS是遊戲玩越久畫質越好(?)
DLSS的训练阶段是在NVDIA的超算上进行的，用户用的DLSS是训练后的成果
也不要把自己的大脑想得太聪明...你多观察下孩童，就会发现他们学习识别物体的过程，本身和训练AI认图没有什么区别
本质不一样的。。。哪个孩童需要看几百万张苹果图片，才能识别出一个苹果？而且还不是肯定能识别对？恰恰相反，人类有举一反三的能力，只要看少数苹果的照片，就可以识别出大部分苹果。甚至于，有些人只见过红色的苹果，但是你拿一个绿色的苹果给他看，他也能认出是苹果，虽然他可能会有所怀疑，因为从没见过绿色的苹果，但他第一反应还是会认为那是个苹果，这是人工智能完全做不到的。人类的智能，根本上的实现原理和人工智能就完全不一样。
早看到这个视频就好了，打死不买AMD.
要说稳定性和技术先进程度，早年的Intel与现在的NVIDIA不都是一直把AMD碾压成渣渣吗。我同学以前戴尔工厂的，他给我说，凡是生产测试的时候死机的几乎全是AMD，所以他只买Intel电脑。
AMD的FSR技术已经在路上了