NVIDIA tiene una ventaja en su tecnología de escalado de imagen al hacerla por inteligencia artificial, aunque para ello precisa de usar los núcleos tensoriales de sus tarjetas gráficas RTX. Aunque inicialmente llegó como DLSS (supermuestreo por aprendizaje profundo), la tecnología ha añadido técnicas similares sin la componente de escalado —llevar una resolución menor a otra mayor con un filtro que mejore la imagen— como ocurre con DLAA (suavizado de bordes por aprendizaje profundo). Pero no todos los desarrolladores lo están implementando en sus juegos con DLSS, por lo que NVIDIA ha simplificado su uso integrando DLAA en DLSS.
Así lo ha indicado en la actualización en GitHub del kit de integración de DLSS en su versión 3.1.13. DLAA sería simplemente el supermuestreo para alisar los bordes de los objetos. En este caso, si el monitor es UHD, se generan las imágenes a UHD y se llevan a una resolución muy superior mediante una red neuronal ejecutada en los núcleos tensoriales de las RTX, para luego volverla a reducir a la resolución UHD. En el proceso se gana definición de bordes, y como demuestra DLSS, en algunos juegos incluso se gana definición respecto a no usar DLSS o DLAA.
Quiero dejar claro que DLAA no es un escalado sino un supermuestreo, así como DLSS no es un mero escalado sino un escalado con supermuestreo. Por tanto, DLAA no es un «escalado 1:1», lo cual no tiene sentido. DLAA es un supermuestreo tradicional, como el que lleva existiendo en infinidad de juegos desde hace años y años, pero sin la necesidad de tener una tarjeta gráfica mucho mejor. En juegos el supermuestreo ha venido siendo, por ejemplo, generarlos a UHD y luego reducirlos a la resolución FHD del monitor, con lo que no hace falta tener activos los suavizados habituales como TAA, FXAA, etc. No es lo mismo un escalado que un supermuestreo.
