Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Techniques for Super-Resolution in Video Games

論文の概要: Deep Learning Techniques for Super-Resolution in Video Games

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09810v1
Date: Thu, 17 Dec 2020 18:22:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-02 07:12:31.928056
Title: Deep Learning Techniques for Super-Resolution in Video Games
Title（参考訳）: ビデオゲームにおける超解像の深層学習技術
Authors: Alexander Watson
Abstract要約: コンピュータ科学者はグラフィカル処理ハードウェアの性能を改善する新しい方法を開発する必要がある。ビデオ超解像のための深層学習技術は、計算コストの大部分を相殺しながら、高品質なグラフィックスを持つことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The computational cost of video game graphics is increasing and hardware for processing graphics is struggling to keep up. This means that computer scientists need to develop creative new ways to improve the performance of graphical processing hardware. Deep learning techniques for video super-resolution can enable video games to have high quality graphics whilst offsetting much of the computational cost. These emerging technologies allow consumers to have improved performance and enjoyment from video games and have the potential to become standard within the game development industry.
Abstract（参考訳）: ビデオゲームグラフィックスの計算コストは増加し、グラフィックス処理のハードウェアは追いつくのに苦労している。つまり、コンピュータ科学者はグラフィカル処理ハードウェアの性能を改善する創造的な新しい方法を開発する必要がある。ビデオ超解像のための深層学習技術は、計算コストの大部分を相殺しながら、高品質なグラフィックスを持つことができる。これらの新興技術は、消費者がビデオゲームのパフォーマンスと楽しみを改善し、ゲーム開発業界で標準になる可能性を秘めている。

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