Intel CGVQM: la IA que promete revolucionar el control de calidad gráfica en videojuegos

Intel anunció una nueva y curiosa herramienta llamada Computer Graphics Visual Quality Metric (CGVQM). Estamos ante una tecnología de código abierto que funciona como una métrica de calidad de imagen en vídeo desarrollada por Intel para evaluar, de forma automática y precisa, los artefactos visuales producidos por técnicas modernas de renderizado en tiempo real. Dicho de otra forma. Permite medir de forma objetiva la calidad visual de escenas renderizadas en tiempo real, como las de un videojuego o una simulación 3D.

En esencia, estamos ante una IA que sustituye unas costosas y lentas pruebas ligadas a la percepción humana en pruebas visuales. Para ello, Intel CGVQM se encuentra entrenado con juicios humanos reales. Y puede simular cómo un jugador percibe la calidad de imagen, eliminando la necesidad de realizar estas pruebas. Esto permite automatizar los controles de calidad visuales de un juego Triple A. E incluso realizar pruebas de benchmarking de hardware diferenciando entre calidades visuales y el rendimiento.

Intel CGVQM detecta degradaciones causadas por tecnologías de reescalado, generador de frames, etcétera

Intel CGVQM promete ser el control de calidad perfecto. Y es que es capaz de medir de forma objetiva la calidad visual de escenas renderizadas en tiempo real. Siendo el mejor ejemplo, la de un videojuego, y detectar cualquier degradación causada por tecnologías de reescalado por IA (AMD FSR, Intel XeSS o NVIDIA DLSS), interpolación de frames (Frame Generation), el Ray Tracing con denoising o sombras dinámicas. Por lo que esta herramienta hace el trabajo sucio de los desarrolladores de forma rápida y sencilla. Pues es útil para desarrolladores de videojuegos, motores gráficos, y fabricantes de GPU que quieran validar el impacto visual de sus tecnologías.

Para agilizar todos los trámites, hablamos de una IA que busca automatizar los controles de calidad visual en los estudios Triple A y benchmarking de hardware. Es por ello que se recurre a juicios humanos reales para simular cómo un jugador percibe la calidad de imagen. Y es que esto tiene otra ventaja, y es que permite comparar configuraciones gráficas de forma automátizada. Pudiendo así comparar dos técnicas o configuraciones gráficas y saber cuál produce mejor calidad visual percibida, sin tener que grabar y analizar cientos de clips manualmente.

Dicho de otra forma. Intel CGVQM permitirá a un desarrollador realizar unas pruebas automatizadas de, por ejemplo, el AMD FSR 4 frente al NVIDIA DLSS 4 con el Frame Generation activado. Y este obtendrá una rápida respuesta de qué solución tiene un menor impacto en la degradación visual. Esto permite que el desarrollador pueda realizar optimizaciones de rendimiento y calidad evaluando la degradación visual durante el desarrollo del juego.

Al ser de código abierto, cualquiera puede apoyarse en esta herramienta para su uso

Intel CGVQM está disponible como una herramienta open-source en PyTorch, lo que permite integrarse fácilmente en entornos automatizados. Intel indica que esto es perfecto para webs como la nuestra, youtubers o laboratorios de benchmarks. Quizás la utilidad más grande esté en los canales de YouTube orientados a comparar las calidades gráficas entre un mismo juego en su versión para PC y consola. Y es que Intel CGVQM permite comparar calidad gráfica de distintos juegos, tarjetas gráficas o tecnologías con una métrica cuantificable y respaldada por IA.

¿Cómo funciona? Intel CGVQM recurre una red neuronal 3D-ResNet-18, especializada en vídeo, que ellos mismos entrenaron. Esta IA especializada en vídeo analiza información espacial y temporal (cómo cambian los píxeles en el tiempo). Tras ello, aprende a detectar artefactos tal y como los percibiría una persona. Una vez entrenado, CGVQM toma un vídeo generado por ordenador (por ejemplo, una grabación de un juego con AMD FSR activado) y lo analiza frame a frame, teniendo la facultad de detectar artefactos en la imagen, y devolviendo una puntuación que indica la calidad percibida por un humano (de 0 a 100, por ejemplo). Y sí, cuanto más alta sea esta puntuación, mejor se ve el juego.

Adicionalmente, Intel desarrolló un CGVQM-2, una versión más ligera que utiliza solo los dos primeros bloques ResNet. Al eliminar la mayoría de estas últimas características, se ejecuta considerablemente más rápido y, al mismo tiempo, supera todas las métricas de la competencia.