Супер видео: In-stream реклама — Что такое In-page и как правильно запустить видеорекламу в социальных сетях

О видеокурсе

• Описание
• Особенности

Сегодня видео – популярнейший формат контента. По статистике только на YouTube в день просматривается чуть меньше 5 миллиардов записей.

Однако, чтобы сделать создание видеороликов источником дохода и популярности, необходимо иметь определенный уровень знаний в этой сфере. В последние годы качественная съемка становится все актуальнее, так как большинство известных видеоблогеров установили своими работами довольно высокую планку.

«Супер Видео» – полноценный обучающий видеокурс по созданию видеороликов профессионального уровня. Авторство принадлежит Марселю Фатхутдинову и Артему Лукьянову – основателям проекта VideoSmile.ru, создателям популярных уроков о видеосъемке и монтаже.

Как самому создать качественный видеоролик?

Программа обучения содержит материалы, разделенные на 11 глав, каждая из которых рассказывает об основополагающих моментах работы с видео. Все уроки имеют отличное качество «картинки» и звучания, благодаря чему учиться с ними еще приятнее.

Содержание видеокурса «Супер Видео»:

• Как выбрать камеру: подбор и наладка оборудования.
• Настройка освещения, типы источников света.
• Основы видеосъемки в зависимости от места, правила монтажа.
• Запись и обработка звука.
• Добавление графики и спецэффектов, работа с хромакеем.

Преимущество обучения у Марселя Фатхутдинова и Артема Лукьянова состоит в обширности и систематичности материалов. В видеокурсе «Супер Видео» подробно рассмотрены все тонкости того, как создать превосходный видеоролик.

Особенности учебного процесса

• Формат

  Самостоятельно
  

  Видеоуроки
  Материалы на e-mail

• Количество уроков

  80

• Уровень сложности

  Для новичков

• Когда вы будете учиться

  В любой день в любое время

• Техническая поддержка

  В рабочее времяЧат на сайте

• Безопасная покупка

• Бонусы

  Для всех учеников

• Год выхода

  2016 Последнее обновление: 03. 12.2021

• Варианты оплаты

  Рассрочка от автора

• Способы оплаты

  PayPalQIWIWebMoneyБаланс телефона (Билайн, Мегафон, МТС, Теле2)Карта МирКарты Visa, Mastercard, MaestroНаличные (Связной, Евросеть и другие)Сбербанк ОнлайнЯндекс Деньги

Кто автор видеокурса?

Артем Лукьянов

Сооснователь сайта VideoSmile. ru, автор уроков по After Effects и Premiere Pro, автор видеокурсов «Супер After Effects» и «Супер Видео».

Другие курсы и тренинги Лукьянова Артема

3332 ₽ /мес.

Курс «Супер Illustrator»

Один из самых полных обучающих курсов на просторах Рунета по разработке векторной графики в программе Adobe Illustrator. Путь в мир компьютерной г…

Стоимость: 3332 ₽/мес.

71 урок

Illustrator и CorelDraw

2498 ₽ /мес.

Курс «Супер Premiere Pro»

Курс Александра Заботкина рассчитан на аудиторию слушателей, которым необходимо в короткие сроки научиться качественно монтировать видео для своих. ..

Стоимость: 2498 ₽/мес.

26 уроков

Основы видеосъемки

Видео Мировой финал Супер Трофея Lamborghini. USA/Asia: вторая гонка

Motorsport.com объединился с Lamborghini для освещения финала Супер Трофея 2017 года, который пройдет в Имоле с 16 по 19 ноября. Motorsport.com получил статус официального медиа-партнера этого мероприятия, освещать заезды Мирового финала будут 21 издание сайта на 15 языках. В рамках сотрудничества Motorsport.tv проведет трансляции всех гонок, в которых пилоты трех континентальных серий Супер Трофея сразятся за звание чемпиона мира в каждом из четырех классов: Pro, Pro-Am, Am и Кубке Lamborghini.

Длительность	01:26:19
Опубликовано	17 нояб. 2017 г.
Серия	Lamborghini Super Trofeo
Этап	World Final: Имола
Автор
Источник	motorsport. tv

Поделились

Управление

Супер разрешение видео в Microsoft Edge

8 марта 2023 г.

• Команда Microsoft Edge

Вам когда-нибудь хотелось смотреть любимые видео в высоком разрешении, даже если изначально они были записаны в более низком качестве? Что ж, теперь вы можете это сделать благодаря новой функции, с которой мы экспериментируем в Edge Canary: суперразрешению видео (VSR).

Сверхвысокое разрешение видео использует машинное обучение для повышения качества видео, просматриваемого в Microsoft Edge, с помощью алгоритмов, не зависящих от видеокарты, для удаления блочных артефактов сжатия и повышения разрешения видео, поэтому вы можете наслаждаться четкими и четкими видео на YouTube и других платформах потокового видео без жертвуя пропускной способностью.

Из-за вычислительной мощности, необходимой для масштабирования видео, в настоящее время предлагается видео с суперразрешением (VSR) при соблюдении следующих условий:

• Устройство оснащено одной из следующих видеокарт (GPU): Nvidia RTX 20/30/40 серии ИЛИ AMD RX5700-RX7800 серии . ^[1]
• Видео воспроизводится с разрешением меньше 720p.
• Устройство не питается от батареи.
• Высота и ширина видео больше 192 пикселей.
• Видео не защищено технологиями управления цифровыми правами, такими как PlayReady или Widevine. Кадры из этих защищенных видео недоступны для обработки браузером.

^[1] Примечание : Мы работаем над автоматической поддержкой гибридного графического процессора для ноутбуков с несколькими графическими процессорами. Тем временем вы можете попробовать VSR, изменив настройки Windows, чтобы заставить Edge работать на вашем дискретном графическом процессоре.

Суперразрешение видео автоматически включается Edge и обозначается значком HD в адресе. Эта функция может потребовать значительных вычислительных ресурсов, поэтому этот значок позволяет пользователю полностью контролировать включение или отключение этой функции.

Доступность

Как отмечалось выше, мы начали экспериментировать с небольшой группой клиентов в канарском канале и продолжим делать эту функцию доступной для дополнительных клиентов в ближайшие недели. Мы также с нетерпением ждем расширения списка поддерживаемых видеокарт в будущем.

За кулисами

Давайте углубимся в некоторые дополнительные подробности о том, как сверхвысокое разрешение видео или VSR работает за кулисами.

Среда выполнения ONNX и DirectML

VSR в Microsoft Edge основывается на ONNX Runtime и DirectML, что делает наше решение переносимым между поставщиками графических процессоров и делает VSR доступным для большего числа пользователей. Дополнительные видеокарты, поддерживающие эти технологии и обладающие достаточной вычислительной мощностью, получат поддержку в будущем. Команды ONNX Runtime и DirectML в течение многих лет оттачивали свои технологии, в результате чего VSR максимально использует производительность и возможности вычислительной мощности вашей видеокарты. Среда выполнения ONNX обрабатывает загрузку моделей ML, упакованных в виде файлов .onnx, и использует DirectML, который выполняет оптимизацию и оценку рабочей нагрузки ML, используя доступные возможности графического процессора, такие как собственная тензорная обработка ML, для достижения максимальной пропускной способности выполнения при высокой частоте кадров.

Хранение моделей машинного обучения

В целях экономии места на диске компоненты и модели, необходимые VSR, добавляются на ваше устройство только при обнаружении совместимого графического процессора. Наличие компонента с именем «Edge Video Super Resolution» при посещении edge://components/ в Edge Canary является сигналом того, что ваш графический процессор поддерживает функцию суперразрешения видео. Такой подход, основанный на компонентах, позволяет нам поставлять определенные или несколько моделей в зависимости от возможностей и производительности устройства.

Взаимодействие DirectX 11 с DirectML

Для поддержки VSR мы создали новый конвейер представления DX12 в Microsoft Edge. Chromium, на котором построен Microsoft Edge, использует DX11 для декодирования/растеризации видео и генерирует текстуры DX11 после декодирования видео. С другой стороны, DirectML работает только с буферами DX12. Для поддержки VSR мы встроили новый гибкий конвейер DX12 в механизм Chromium, встроенный в Microsoft Edge. Наш новый конвейер запускает шейдеры для преобразования текстур DX11 в буферы/тензоры DirectML для использования с ONNX Runtime.

Включить или отключить улучшение видео

Суперразрешение видео можно отключить в любое время, щелкнув значок HD в адресной строке и выбрав переключатель Enhance Videos :

Отключение суперразрешения видео сохраняется для всех сайтов в настройках Edge. Это также восстановит все функции сверхвысокого разрешения видео, поддерживаемые драйвером видеокарты в вашей системе. Чтобы изменить свои предпочтения для функции или оставить отзыв, вы можете найти переключатель и кнопки обратной связи, перейдя к edge://settings/system в браузере Edge.

Улучшение качества видео

Все детали выше не имели бы значения, если бы у нас не было отличных результатов. Давайте начнем со сравнения видео 360p с нашими текущими моделями:

Скачать изображение 1 из 6

Супер разрешение видео выкл. . Источник: Caminandes 3 Llamigos – Blender Studio. Лицензия Creative Commons Attribution.

Скачать изображение 2 из 6

Видео супер разрешения на . Источник: Caminandes 3 Llamigos – Blender Studio. Лицензия Creative Commons Attribution .

Скачать изображение 3 из 6

Супер разрешение видео выкл. . Источник: Один день, один Microsoft .

Скачать изображение 4 из 6

Видео супер разрешения на . Источник: Один день, один Microsoft .

Скачать изображение 5 из 6

Супер разрешение видео выкл. . Источник: Симона Гирц: изобретатель, предприниматель и энтузиаст робототехники

Скачать изображение 6 из 6

Видео супер разрешения на . Источник: Симона Гирц: изобретатель, предприниматель и энтузиаст робототехники

Показатели производительности модели

Модель сверхвысокого разрешения в Edge неплохо справляется с масштабированием широкого диапазона типов контента без каких-либо артефактов. Чтобы соответствовать производительности вашего графического процессора, мы обычно используем эту модель для видео с разрешением ≤ 360p. Если вы хотите проверить производительность нашей подсистемы видео с супер разрешением, вы можете перейти к edge://histograms/Microsoft. Media.Video.SuperResolution  на другой вкладке после просмотра нескольких секунд видеоконтента. Например, на Nvidia RTX 2060 вывод на образце 360p выше занимал 20 мс на кадр:

Время графического процессора вывода должно быть менее 16 мс для видео с частотой 60 кадров в секунду (1000 мс/60 кадров) и менее 33 мс для видео с частотой 30 кадров в секунду. Для масштабирования до более высоких разрешений и частоты кадров на этом графическом процессоре у нас есть отдельная, более легкая модель, которую мы используем для разрешений> 360p.

Супер разрешение видео выкл. . Источник: Суперкомпьютер ИИ .

Видео супер разрешения на . Источник: Суперкомпьютер ИИ .

Эта более светлая модель выделяет текст на экране и улучшает четкость и читаемость. Эта модель в 10 раз меньше, чем наша более тяжелая модель, и она должна позволить нам улучшить большее количество разрешений видео и дать нам возможность включить сверхвысокое разрешение видео на более дешевых устройствах в будущем. Политика переключения между моделями и выбора правильной модели для устройства, разрешения видео и частоты кадров — это то, над чем мы активно работаем.

Модели машинного обучения и сжатие моделей

Звезды шоу — модели машинного обучения (ML) от Microsoft Research Asia (MSRA). Эти модели были извлечены и сжаты из более крупной модели нашими партнерами из команды Microsoft DeepSpeed. В этом разделе мы обсудим некоторые подходы, которые использовали группы разработчиков моделей машинного обучения для создания этих моделей.

Обучение моделированию

Существующие модели видео со сверхвысоким разрешением нацелены на изучение функции сопоставления, которая предсказывает высококачественные (HQ) кадры из их низкокачественных (LQ) или низкокачественных аналогов. Однако для создания кадров низкого качества/низкого разрешения для набора обучающих данных в большинстве этих методов используются предопределенные операторы (например, бикубическая понижающая дискретизация) для имитации ввода LQ. Это ограничивает их общее применение к реальным видеоданным, особенно для потоковой передачи видеоданных с высокой степенью сжатия. В нашем подходе мы принимаем во внимание сжатие видео и обучаем наши модели с парами видео LQ-HQ, которые мы синтезируем, запуская несколько популярных видеокодеков с различными стратегиями сжатия.

Вдохновившись недавним успехом в области больших языковых моделей, MSRA предварительно обучила базовую модель улучшения видео на одном миллионе видеоклипов из различных категорий с помощью парадигмы восстановления LQ-HQ с самоконтролем. При дальнейшем рассмотрении нескольких типов артефактов сжатия видео из разных кодеков модель ML может значительно восстанавливать различный видеоконтент с большим диапазоном уровней ухудшения качества видео (например, значения CRF (коэффициент постоянной скорости) от 15 до 35 в H.264). Чтобы улучшить визуальное качество модели, мы используем двухэтапную стратегию обучения, в которой первый этап направлен на восстановление структурной информации (например, края и границы объектов), а второй этап оптимизируется с помощью перцептивных и генеративных состязательных целей для высокочастотные текстуры (например, листья деревьев и человеческие волосы).

Оценка потерь

Показатели оценки в задачах улучшения видео — еще одна область, на которой мы сосредоточились. Существующие метрики в этой области, такие как LPIPS (схожесть выученных перцептивных изображений) и FVD (расстояние до видео по Фреше), не могут полностью отражать предпочтения человека в восприятии. Чтобы лучше понять производительность наших моделей, команда MSRA создала сквозной конвейер для субъективной оценки задач по улучшению видео. В частности, мы просим участников аннотировать свои предпочтения для различных методов на реальных видеоданных из десяти категорий. Участников просят учитывать не только статическое качество каждого видеокадра, но и динамическое качество, что более важно для улучшения пользовательского опыта. Предлагаемый конвейер показывает, что более 90% пользователей предпочитают наши окончательные модели билинейному масштабированию по умолчанию в браузере.

Сжатие моделей

Базовые модели машинного обучения, безусловно, улучшают визуальное качество по сравнению с традиционными билинейными методами повышающей дискретизации, но высокая стоимость вычислений затрудняет вывод данных в реальном времени на обычных потребительских графических процессорах. Чтобы преодолеть это, команда DeepSpeed ​​применила современные методы сжатия, чтобы уменьшить размер модели и стоимость логического вывода.

Группа использовала дистилляцию знаний и сокращение уровней из работы XTC, а также метод автоматической обрезки из работы LEAP в библиотеке сжатия DeepSpeed, чтобы сжать модель для развертывания устройства Microsoft Edge. Edge предоставляет две версии модели, причем более крупная имеет в 10 раз меньший размер модели (1 МБ) по сравнению с исходной базовой моделью и в 5 раз быстрее делает вывод в реальном времени на видео с разрешением ≤ 360p по сравнению с исходной базовой моделью, при этом достигая более 95% выигрыша/соответствия по сравнению со стандартным билинейным решением. Более легкая версия имеет дополнительное 10-кратное уменьшение размера модели (0,1 МБ) и 5-кратное ускорение видео с большим разрешением по сравнению с более крупной версией с вдвое более высоким коэффициентом выигрыша, чем традиционная билинейная базовая линия. Используя обе модели, мы получаем широкий спектр логических выводов в режиме реального времени для суперразрешения видео по спецификациям графического процессора и разрешениям видео.

Сверхвысокое разрешение видео — это интересная функция, которая сделает вашу потоковую передачу видео более захватывающей и приятной. Это улучшит детализацию и красоту вашего любимого контента. Мы работаем над улучшением моделей и аппаратного покрытия, чтобы предоставить еще большему количеству пользователей лучший опыт. Следите за обновлениями от команды, поскольку в ближайшие недели мы увеличим доступность для всех пользователей Canary Channel.

RTX Video Super Resolution Часто задаваемые вопросы

Что такое RTX Video Super Resolution?

В: Что такое суперразрешение видео RTX?
A: RTX Video Super Resolution — это новая технология масштабирования видео, в которой используются AI и тензорные ядра RTX для улучшения качества видео, просматриваемого в браузерах Chrome или Edge, за счет удаления блочных артефактов сжатия и повышения разрешения видео. Это повышает резкость и четкость видео и позволяет людям смотреть онлайн-контент — будь то Twitch, YouTube, Netflix или Hulu — в исходном разрешении на дисплеях с высоким разрешением до 4K.

В: Как RTX Video Super Resolution улучшает качество видео?
A: При масштабировании видео каждый кадр анализируется в сети глубокого обучения, обученной на самых разных материалах. В результате края и элементы улучшаются и даже восстанавливаются и отображаются с выходным разрешением. Кроме того, артефакты сжатия обнаруживаются и удаляются, создавая более чистое и четкое изображение, чем исходное видео.

В: Использует ли RTX Video Super Resolution каким-либо образом DLSS? Есть ли какие-то выводы из DLSS, которые вы смогли применить к RTX Video Super Resolution?
A:  Это две совершенно разные технологии с разным обучением и вводом данных. Он не использует технологию DLSS и представляет собой совершенно новый алгоритм. RTX Video Super Resolution выводит кадры с более высоким разрешением исключительно на основе входного видеокадра или видеокадра с более низким разрешением. Работает только с видеоконтентом. DLSS использует данные игрового движка (векторы движения, буферы глубины и т.  д.) для суперразрешения и генерации кадров в играх. Он не работает с потоковым видео.  DLSS 3 предлагает суперразрешение DLSS, генерацию кадров DLSS и низкую задержку NVIDIA Reflex, а также использует векторы движения, оптический поток, временные и другие данные игрового движка.

Совместимость и поведение

В: Какие графические процессоры поддерживают RTX Video Super Resolution?
A: RTX Video Super Resolution поддерживает все графические процессоры серий RTX 30 и 40 на потребительских ноутбуках и настольных компьютерах. Разрешение RTX Video Super также доступно на графических процессорах NVIDIA RTX Ampere и Ada для настольных ПК и профессиональных ноутбуков класса 600 и выше.

В: Почему графические процессоры серии GeForce RTX 20 не поддерживаются при запуске?
A: Архитектуры Ada и Ampere построены на аналогичной основе для вычислений ИИ и улучшены по сравнению с нашим первым поколением (серия RTX 20). Многие алгоритмы RTX Video Super Resolution нуждаются в рефакторинге для этих графических процессоров серии 20 9. 0003

В: Когда будет добавлена ​​поддержка графических процессоров серии RTX 20?
A: Поддержка Turing появится в будущем. Мы не готовы указать сроки завершения инженерных работ Turing, но предоставим обновление, когда будущий драйвер добавит поддержку графических процессоров поколения Turing.

В: Поддерживаются ли графические процессоры RTX (профессиональные/корпоративные)? Если нет, то будут?
О: Да, RTX Video Super Resolution поддерживается графическими процессорами NVIDIA RTX Ampere и Ada для настольных компьютеров и профессиональных ноутбуков класса 600 и выше.

В: Какие операционные системы поддерживаются?
О: В настоящее время суперразрешение видео RTX поддерживается в 64-разрядных версиях Windows 10 и 11.

В: Какие приложения поддерживает RTX Video Super Resolution?
A: В настоящее время RTX Video Super Resolution будет применяться к видео, воспроизводимому в последних версиях браузеров Chrome и Edge.

В: Поддерживает ли RTX Video Super Resolution браузер XXXX?
О: Суперразрешение видео RTX было реализовано на платформе Chromium. Суперразрешение видео было проверено в Edge и Chrome (оба основаны на Chromium). NVIDIA не проверяла другие браузеры на основе Chromium.

В: Какое видео улучшит RTX Video Super Resolution?
A: Большинство видео, воспроизводимых в поддерживаемых браузерах, можно улучшить с помощью RTX Video Super Resolution. RTX Video Super Resolution поддерживает разрешение видеовхода от 360p до 1440p. Видео, которое мы определили как неподдерживаемое, включает в себя некоторый контент с защитой DRM, короткометражки YouTube и контент HDR.

В: Какой контент выиграет от RTX Video Super Resolution?
О:  Более 90% всего видео в Интернете имеет разрешение 1080p или меньше. Клиенты с панелями 1440p или 4k увидят преимущество практически для любого интернет-видео. Подписные сервисы, такие как Prime Video, Disney+, Hulu, HBO MAX, в основном обеспечивают максимальное разрешение видео 1080p на ПК и могут быть улучшены с помощью RTX Video Super Resolution.  

В: Какие выходные разрешения поддерживает RTX Video Super Resolution?
A: RTX Video Super Resolution будет поддерживать большинство дисплеев, включая дисплеи с разрешением 5K.

В: Есть ли индикатор работы RTX Video Super Resolution?
A: Пока индикатора нет, но мы его рассматриваем.

В: Нужно ли воспроизводить видео в полноэкранном режиме, чтобы RTX Video Super Resolution работало правильно?
A: Нет. Пока видео необходимо масштабировать выше исходного разрешения, RTX Video Super Resolution будет улучшать видео в окне.

В: Будет ли включено суперразрешение видео RTX, если видео отображается в исходном/более низком разрешении? Улучшает ли RTX Video Super Resolution уменьшение масштаба?
О: Нет, суперразрешение видео RTX будет включено только в том случае, если видео требует масштабирования.
 
В: Активно ли суперразрешение видео RTX, если мое видео свернуто/спрятано за окном?
A: Суперразрешение видео RTX станет активным только в том случае, если видео отображается на рабочем столе.
 
В: Активно ли суперразрешение видео RTX, если мое видео воспроизводится на дополнительном мониторе, а на основном я просматриваю веб-страницы или играю в игру?
А: Да.

В: Будет ли суперразрешение видео RTX активным, если я приостановлю видео?
A: RTX Video Super Resolution все еще активен, но новые кадры для обработки отсутствуют, RTX Video Super Resolution не будет использовать ресурсы графического процессора.

В: Использует ли RTX Video Super Resolution ресурсы графического процессора?
А: Да. RTX Video Super Resolution использует тензорные ядра вашего графического процессора RTX. Вы можете столкнуться с небольшим снижением производительности, если параллельно играете в игру или используете графические приложения для творчества.

Настройка: Рабочий стол

В: Что мне нужно, прежде чем включить RTX Video Super Resolution?
О: Вам потребуется следующее:

1. Графические процессоры GeForce RTX серий 40 и 30 
2. Последняя версия браузера Chrome или Edge

В: Как обновить браузер Chrome/Edge до последней версии?
A:  В следующих статьях приведены инструкции по обновлению браузера до последней версии.

Обновление Google Chrome
Обновление Microsoft Edge

В: Как включить суперразрешение видео RTX?
О: В панели управления NVIDIA в разделе «Настройка параметров видеоизображения» включите «Суперразрешение» и установите уровень качества от 1 (самый низкий) до 4 (самый высокий)

В: Какую настройку качества я должен установить ?
A: Все графические процессоры RTX будут поддерживать все сценарии на уровне качества 1. Серия XX70 и выше будут поддерживать все сценарии на уровне качества 4. RTX Video Super Resolution использует ресурсы графического процессора, поэтому производительность может снизиться, если вы играете в игру с интенсивным использованием графического процессора или креатив. приложение параллельно.

В: Как уровни качества масштабируются с помощью графического процессора/визуальных изображений?
A: Уровень качества зависит от используемых ресурсов графического процессора. Качество улучшается с производительностью графического процессора, но общее улучшение зависит от контента. Пользователям предлагается настроить уровень качества в соответствии со своими предпочтениями.

Настройка: Ноутбук

В: Что мне нужно, прежде чем включить RTX Video Super Resolution?
A: Вам потребуются следующие

1. Ноутбук RTX с поддерживаемым графическим процессором
2. Последняя версия браузера Chrome или Edge

В: Как включить суперразрешение видео RTX на ноутбуке?
A: Чтобы включить RTX Video Super Resolution на ноутбуке RTX GeForce с технологией Optimus, вам нужно установить 2 параметра.

1. Панель управления NVIDIA: в разделе «Настройка параметров видеоизображения» включите «Суперразрешение» и установите уровень качества от 1 (самый низкий) до 4 (самый высокий). ”:  В разделе «Пользовательские параметры для приложений» добавьте путь к браузеру Chrome или Edge. Щелкните правой кнопкой мыши значок браузера под списком настраиваемых приложений, выберите «Параметры» и установите «Высокая производительность».

В: Зачем мне включать высокую производительность в Chrome/Edge?
A: RTX Video Super Resolution требует, чтобы ваш браузер имел доступ к графическому процессору RTX для улучшения воспроизведения видео

Q: Как включение высокой производительности в моем браузере повлияет на срок службы батареи?
A: Если ваш браузер настроен на использование высокопроизводительной графики, ваш графический процессор станет активным при запуске приложения и будет потреблять дополнительную мощность. Это может повлиять на срок службы батареи, даже если RTX Video Super Resolution не активен.

В: Как получить суперразрешение видео RTX, когда оно мне нужно, и длительное время автономной работы, когда оно мне не нужно?
A: Мы обнаружили, что большинство пользователей предпочитают Chrome или Edge. Мы рекомендуем использовать менее часто используемый браузер для воспроизведения видео и оставить предпочитаемый браузер в режиме пониженного энергопотребления. Таким образом, ваш графический процессор не будет использовать дополнительную мощность для просмотра веб-страниц.

В: Если у меня есть ноутбук с технологией Optimus, будет ли RTX Video Super Resolution работать на родном дисплее моего ноутбука? Если у меня есть ноутбук с технологией Optimus, будет ли RTX Video Super Resolution работать на моем внешнем дисплее, если этот дисплей подключен к iGPU?
А: Да.

В: RTX Video Super Resolution не улучшает мое видео, когда я работаю от батареи, даже если мой браузер настроен на «Высокая производительность». обнаружен. Это необходимо для увеличения срока службы при работе от батареи.

В: Почему на моем ноутбуке RTX Powerd с технологией Optimus Technology отключены некоторые настройки в панели управления NVIDIA в разделе «Улучшение изображения»?
О: Эти настройки доступны, только если ваш дисплей подключен напрямую к графическому процессору NVIDIA. Если ваш ноутбук в качестве выходного дисплея подключен к dGPU, эти настройки станут доступны, как только дисплей будет подключен.