申请/专利权人：英特尔公司

申请日：2022-07-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117859148A

主分类号：G06T1/20

分类号：G06T1/20;G06T13/00

优先权：["20210819 US 63/235,108","20211101 US 17/516,112"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.09#公开

摘要：一个实施例提供了一种图形处理器，该图形处理器包括处理资源的集合，该处理资源的集合被配置成用于经由混合精度卷积神经网络来执行超采样操作，该处理资源的集合包括电路，该电路被配置成用于：在神经网络模型的输入块处接收历史数据、速度数据和当前帧数据；对历史数据、速度数据和当前帧数据进行预处理，以生成经预处理的数据；将经预处理的数据提供至神经网络模型的特征提取网络；在特征提取网络处经由一个或多个编码器阶段和一个或多个解码器阶段处理经预处理的数据；以及经由直接重构或核预测、经由神经网络模型的输出块来生成输出图像。

主权项：1.一种图形处理器，包括：处理资源的集合，所述处理资源的集合被配置成用于经由混合精度卷积神经网络来执行超采样消锯齿操作，所述处理资源的集合包括电路，所述电路被配置成用于：在神经网络模型的输入块处接收包括先前帧数据、当前帧数据和速度数据的数据集合，其中，所述先前帧数据包括一个或多个先前生成的输出帧，所述当前帧数据包括渲染管线的栅格化和照明阶段的输出，并且所述速度数据包括由所述渲染管线生成的运动向量；对所述数据集合进行预处理，以生成经预处理的数据；将第一经预处理的数据提供至所述神经网络模型的特征提取网络并将第二经预处理的数据提供至所述神经网络模型的输出块，所述第一经预处理的数据按第一精度并且所述第二经预处理的数据按第二精度，所述第二精度高于所述第一精度；在所述特征提取网络处经由一个或多个编码器阶段和一个或多个解码器阶段处理所述经预处理的数据；从所述特征提取网络向所述输出块输出张量数据；以及基于来自所述输入块的所述第二经预处理的数据和从所述特征提取网络输出的所述张量数据经由所述输出块生成输出帧，其中，所述输出帧是经消锯齿的帧。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 英特尔公司 使用混合精度卷积神经网络的时域摊销的超采样

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