인텔은 컴퓨터 그래픽 비주얼 품질 메트릭(Computer Graphics Visual Quality Metric, CGVQM)이라는 새로운 AI 기반 비디오 품질 메트릭을 소개했습니다. 이 도구는 GitHub에서 PyTorch 애플리케이션으로 제공되며, 현대 게임의 이미지 품질을 객관적으로 평가하는 것을 목표로 하고 있습니다. 업스케일러 및 프레임 생성과 같은 다양한 렌더링 기술에서 발생하는 문제를 해결합니다.
기존의 피크 신호 대 잡음 비율(PSNR)과 같은 메트릭은 주로 손실 압축 품질에 초점을 맞추기 때문에 실시간 그래픽 평가에 종종 부족합니다. 인텔의 연구자들은 현대 렌더링 기술에서 발생하는 다양한 이미지 품질 저하를 포함하는 컴퓨터 그래픽 비주얼 품질 데이터셋(Computer Graphics Visual Quality Dataset, CGVQD)을 생성하여 보다 효과적인 접근 방식을 개발했습니다.
CGVQM 모델은 3D 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처, 특히 잔여 신경망(ResNet)을 사용하여 이미지 품질 왜곡을 식별하고 평가하도록 훈련되었습니다. 이 모델은 기존의 이미지 품질 평가 도구보다 우수한 성능을 보였으며, CGVQM-5 모델은 정확도 면에서 인간 평가 바로 아래에 랭크되었습니다.
모델의 훈련 세트 외의 비디오에 대한 일반화 능력은 실시간 그래픽 응용 프로그램에서의 유용성을 높입니다. 향후 개선 사항으로는 변환기 신경망 아키텍처를 탐색하고 광학 흐름 벡터를 통합하여 평가를 더욱 정교화하는 것이 포함될 수 있습니다. 전반적으로 CGVQM은 게임 이미지 품질의 객관적 평가에서 중요한 발전을 나타냅니다.
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