WindowsからEpic Games Launcherをアンインストールできない問題を解決するトップ5の方法
PC から Epic Games Launcher を削除できなくてお困りですか? Windows から Epic Games Launcher をアンインストールできないときに試す必要があるヒントをいくつか紹介します。
ゲーム用 GPU に関しては、Nvidia と AMD の両方が、さまざまな予算に応じたさまざまなグラフィックス カードを提供するトップ企業です。ただし、生の馬力だけでは十分ではありません。PC ゲームの分野では、パフォーマンスと視覚的な忠実性のバランスを取ることがしばしば課題となります。これが、これら GPU 大手の両社がこの難題に対処する革新的なアップスケーリング テクノロジを開発した理由です。しかし、AMD FSR と Nvidia DLSS のどちらが優れているか疑問に思っている場合は、ここが正しい場所です。
この記事では、AMD FSR と Nvidia DLSS について詳しく説明し、その仕組みを分析し、品質とパフォーマンスの違いを比較し、互換性と可用性を調べます。最終的には、2 つのうちのどちらがゲームのセットアップにとってより良い選択であるかを判断するお手伝いをいたします。
最高のフレーム レートを追い求めている場合でも、最も鮮明なビジュアルを求めている場合でも、単にスムーズなゲーム エクスペリエンスを求めている場合でも、当社が対応します。それでは、どのアップスケーリング ソリューションがお客様の特定のニーズに適しているかを見てみましょう。
2 つのうちより複雑な方から始めて、Nvidia DLSS またはディープ ラーニング スーパー サンプリングは、Nvidia RTX シリーズ GPU に搭載されている人工知能 (AI) と専用の Tensor コアを使用します。 DLSS は、ゲームを低解像度でレンダリングし、深層学習アルゴリズムを使用して画像を高解像度にアップスケールします。
このテクノロジーは、低解像度の入力から高解像度の画像を予測して生成する方法を学習した、事前トレーニングされたモデルに依存しています。これらは詳細を効果的に埋めて、優れた画質とよりスムーズなパフォーマンスを実現します。
一方、AMD FSR または FidelityFX Super Resolution は、DLSS とは根本的に異なる原理で動作します。 FSR は、ディープ ラーニングと専用ハードウェア (Nvidia RTX GPU 上の Tensor コア) に依存する代わりに、空間アップスケーリング技術を利用します。
これにより、高解像度のレンダリングに通常伴う計算オーバーヘッドを発生させることなく、本質的に画像の鮮明さと明瞭さが向上します。 DLSS のように新しい詳細を直接作成するわけではありませんが、FSR は画質を大幅に効果的に維持できます。
FSR と DLSS はどちらも、ネイティブ解像度でゲームをレンダリングする場合と比較して、パフォーマンスが大幅に向上します。ただし、これらの向上の程度とその結果得られる画質は、特定のテクノロジー、ゲームの実装、および選択した設定によって異なる場合があります。
ほとんどの場合、AI 主導のアプローチを備えた Nvidia の DLSS は、優れた画質を提供します。これは、より高いネイティブ解像度で見られる詳細を厳密に模倣する詳細をインテリジェントに再構築する機能のおかげで、より低い入力解像度で特に当てはまります。これにより、画像がより鮮明になるだけでなく、より詳細なテクスチャ品質を備えた画像が得られます。
それに加えて、RTX 40 シリーズ GPU の DLSS にはフレーム生成のサポートも付いています。 AI を使用してより多くのフレームを生成しながら、NVIDIA Reflex でパフォーマンスを最適化します。とはいえ、特に低品質モードでは、DLSS のパフォーマンス向上は FSR ほど顕著ではない可能性があります。さらに、DLSS では、特定のシナリオでゴーストなどのアーティファクトが発生する可能性があります。
ただし、ハイエンド ゲーム向けには、最新の DLSS 3.5 には、レイ再構成という別の機能が組み込まれています。手作業で調整されたデノイザーを、サンプリングされたレイの間に高品質のピクセルを生成する NVIDIA スーパーコンピューターで訓練された AI ネットワークに置き換えることにより、レイ トレーシングの画質が向上します。その結果、アップスケールするとモデルの見栄えが良くなるだけでなく、照明も視覚的に向上します。
一方、AMD の FSR は一般的に画質よりもパフォーマンスを優先します。特に高パフォーマンス モードでは、DLSS を超えるフレーム レートの大幅な向上を実現できます。それに加えて、AMD は FSR 3 により、超解像度の時間的アップスケーリング、高度なフレーム生成、および組み込みの遅延削減も提供します。
AMD の公式数値によると、パフォーマンス モードの FSR は、FSR 対応ゲームを搭載した AMD Radeon RX 6000 シリーズ グラフィックス カードの平均 2.5 倍のパフォーマンスを実現します。正確なパフォーマンスはゲームごとに異なります。とはいえ、AAA タイトルで 4K 解像度で 120 fps 以上のゲームを簡単に実行できるという事実により、FSR は 1 秒あたりのフレーム数のファンにとって非常に望ましいものになります。
ただし、これらの向上には画像の鮮明さがトレードオフになることが多く、ユーザーは特に細かいディテールやテクスチャにおいて、ちらつきやゴーストなどのアーティファクトを経験する可能性があります。TomsHardware の人々が指摘したように、FSR パフォーマンス モードは非常に高いフレーム数を駆動できますが、実際の品質はかなり悪く見える可能性があります。バランス モードが推奨されます。この場合、結果は全体的にほぼ同じになります。
どちらのテクノロジーが優れているかを議論している一方で、それを使用するのに適切なハードウェアがあるかどうかを理解することも重要です。 Nvidia DLSS では、AI 処理に専用の Tensor コアを利用するため、Nvidia RTX グラフィックス カードが必要です。
この制限は、DLSS が Nvidia エコシステム内のユーザーのみに利用可能であることを意味します。さらに、フレーム生成などの新しいテクノロジーは、GeForce RTX 40 シリーズ GPUのみに限定されています。
一方、AMD FSR はオープンソースであるため、互換性の点で大きな利点を誇ります。 FSR は、AMD や Nvidia GPU、Intel の GPU、さらには統合グラフィックスなど、幅広いハードウェア上で実行できます。
それだけではありません。 FSR はXbox Series XおよびSteam デッキと互換性があります。また、ハードウェア固有の要件がないため、PlayStation 5などのシステムでも動作できます。また、より広範なゲームのサポートも受けており、特定の開発者統合がなくてもタイトルに対応できる可能性がありますが、その場合、品質は最適ではない可能性があります。
AMD FSR と Nvidia DLSS のどちらを選択するかを決定する場合、ゲームのサポートが重要な役割を果たします。 AMD と Nvidia はどちらも、それぞれのアップスケーリング テクノロジを統合するためにゲーム開発者と積極的に協力してきましたが、アプローチとゲーム サポートの範囲には違いがあります。
Nvidia の DLSS は、同社とゲーム スタジオとの密接な関係と、先駆的なグラフィックス テクノロジに対する評判から恩恵を受けています。 DLSS は、ますます多くのゲーム、特にグラフィックの忠実度やパフォーマンスの限界を押し上げるゲームでサポートされています。
さらに、Nvidia は開発者と積極的に協力して DLSS を実装し、多くの場合、トップレベルのゲームの主力機能として DLSS を紹介しています。実際、この記事の執筆時点では、Nvidia の DLSS は400 以上のゲームで正式にサポートされています。
一方、AMD FSR は、オープンで簡単に統合できるソリューションになるように設計されており、インディーズ タイトルからメジャー AAA リリースに至るまで、さまざまなゲームで急速に採用されています。公式の数字は約 170 ですが、実際には、AMD FSR はネイティブに実装されていないタイトルでも動作します。
AMD FSR と Nvidia DLSS のどちらを選択するかは、最終的には特定のニーズ、好み、ハードウェアによって決まります。まず、すでに Nvidia RTX カードを所有していて、特に高解像度での画質を優先する場合は、AI によって強化されたアップスケーリングのおかげで、DLSS がより良い選択となる可能性があります。
一方、AMD の FSR は全般的に機能するため、既に所有している、または最終的に購入する GPU で自由に試して使用することができます。また、最高のパフォーマンスを確保することにも重点を置いているため、資金が少ない場合は、 AMD または Nvidia から手頃な価格のゲーム用 GPUを購入し、コストがかかっても FSR を使用するだけで優れたパフォーマンスを得ることができます。一部のタイトルでは全体的なビジュアル品質が低下します。
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