كانت الواقعية هي المحور الرئيسي لرسومات الكمبيوتر لمدة نصف قرن. في عام 1977 ، استعرض نيويل وبلين Newell et Blinn عقدًا من العمل على هذه المشكلة. على مدى العقود الأربعة التالية ، تم إحراز تقدم كبير ، بما في ذلك المحاكاة الفيزيائية للنقل الخفيف ، والتمثيل المنطقي لظهور المواد ، والنمذجة التصويرية. أنشأ Intel Labs ، وهو مركز أبحاث تابع لشركة التكنولوجيا التي تحمل الاسم نفسه ، عملية جديدة لتحسين الرسومات والصور وعرضها باستخدام GTA5 (Grand Theft Auto 5). وفقًا لعضو سابق في الفريق ، تقوم العملية بتحويل اللقطات القياسية داخل اللعبة إلى صور شبه واقعية باستخدام إجراء معقد يتضمن الذكاء الاصطناعي.

تم دمج هذه التقنيات وتقديراتها في خطوط أنابيب التقديم في الوقت الفعلي ، مما أدى إلى تحسن كبير في واقعية ألعاب الفيديو. ومع ذلك ، فإن إلقاء نظرة على أكثر ألعاب الوقت الحقيقي تعقيدًا يكشف أن الصورة الواقعية لم تتحقق. اختلاف لا يوصف في مظهر محاكاة الواقع. في السنوات الأخيرة ، تم تطوير مجموعة تكميلية من التقنيات في مجالات رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. هذه التقنيات ، القائمة على التعلم العميق والشبكات التلافيفية والتعلم المتناقض ، تجعل من الممكن التحايل على مشاكل المحاكاة. بدلاً من ذلك ، يتم تصنيع الصور بواسطة شبكات تلافيفية مكونة عبر مجموعات بيانات كبيرة. تم استخدام هذه التقنيات لتجميع الصور التي تمثل مجالًا ، لتحويل خرائط الملصقات الدلالية إلى صور فوتوغرافية.

في محاولة لسد فجوة المظهر بين الصور والصور الفعلية. تلتقط الصور التي تم تجميعها من خلال هذه الأساليب جوانب من المظهر الفوتوغرافي الذي غالبًا ما يفلت حتى من تحليل الصور الحقيقية. من ناحية أخرى ، يتم فصل هذه الأساليب إلى حد كبير عن خطوط أنابيب العرض التي تشغل ألعاب الفيديو. نقطة البداية هي مجموعة من المخازن المؤقتة الوسيطة (G-buffers) التي تنتجها محركات اللعبة أثناء عملية التقديم. توفر هذه الطوابع معلومات مفصلة حول الهندسة والمواد وإضاءة المشهد. تدير Intel الشبكات التلافيفية بهذه المدخلات المساعدة لتحسين واقعية الصور.

يتميز مقطع فيديو تم تحريره بواسطة Intel بمقارنات جنبًا إلى جنب بين العالم القياسي لـ GTA 5 والإصدار المحسّن ، الذي تم إنشاؤه بواسطة Intel Labs. الصورة المحسّنة مثيرة للإعجاب بشكل خاص من حيث التفاصيل: فهي تعرض انعكاسات نوافذ السيارة ، ولمعان الطلاء ، والعشب المورق في الحقول ذات اللون البني سابقًا ، وأوراق الأشجار القاحلة.

السلاح السري لفريق Intel هو في الواقع عملية تحقق تتم في نهاية كل تحسين فردي للصورة. يقيس هذا الفحص دقة كل صورة بالنسبة للصورة الفعلية لضمان استمرار العملية في تلبية مستوى معين من جودة الصورة الواقعية. يصف الفيديو بالتفصيل كيفية عمل العملية ويقدم حتى بعض الوسائل البصرية لجعلها أكثر وضوحًا.

وفقًا لشركة Intel ، من خلال الجمع بين جميع المساهمات ، يعمل نهج Intel Labs بشكل كبير على تحسين الصورة الواقعية لعرض الصور. يمكن أن يضيف اللمعان للسيارات والتلال الخضراء الجافة وإعادة بناء الطرق. يساعد التدريب باستخدام مجموعات مختلفة من صور العالم الحقيقي أو Mapillary Vistas في التعبير عن الأنماط المرئية المقابلة في الإخراج.

يشير التحليل كذلك إلى أن المقاييس القياسية تخلط بين الاختلافات في الأسلوب والمحتوى. بدافع من هذه الملاحظة ، تعمل Intel Labs على تطوير عائلة جديدة من المقاييس التي تخفف من تأثير عدم تطابق المشهد وتسمح بتقييم دقيق للواقعية على عدة مستويات. نقارن النهج المقدم مع مجموعة واسعة من الأسس الصلبة التي تمثل وجهات نظر مختلفة لتحسين الصورة الواقعية. نقوم أيضًا بإجراء تجربة إدراكية لتقييم الصورة الواقعية. تشير النتائج إلى أن نهجنا ينتج باستمرار أكثر النتائج واقعية “، كما تقول إنتل. “في جميع التجارب ، يتجاوز نهجنا جميع الخطوط الأساسية ويؤسس حالة جديدة من الفن في تعزيز الصورة الواقعية.”