The article discusses the FidelityFX Super Resolution 1.0 (FSR 1.0) algorithm developed by AMD as a spatial upscaler for real-time rendering image resolution enhancement. The operating principles of the two components of the algorithm — the EASU edge-adaptive upsampling filter and the RCAS robust contrast-adaptive sharpening pass — are described.

Keywords : upscaling, FSR, FidelityFX, EASU, RCAS, supersampling, resolution, GPU, post-processing.

Введение

Повышение производительности рендеринга без снижения воспринимаемого визуального качества является одной из центральных задач разработки реалтаймовой графики. Традиционный способ — снизить внутреннее разрешение рендеринга и масштабировать результат до разрешения дисплея — давно известен, однако наивное билинейное или бикубическое увеличение изображения неприемлемо размывает детали.

Технологии интеллектуального апскейлинга призваны восстанавливать высокочастотные детали изображения при подъёме разрешения [1, с. 1].

1. Архитектура FSR 1.0: два прохода

Алгоритм FSR 1.0 состоит из двух последовательных вычислительных проходов, выполняемых в фрагментном или вычислительном шейдере: прохода адаптивной выборки с учётом краёв EASU и прохода робастного контрастно-адаптивного повышения резкости RCAS [2]. Входом первого прохода служит кадр, отрендеренный в пониженном разрешении; выходом второго — итоговое изображение в целевом разрешении дисплея.

2. Проход EASU: адаптивная выборка с учётом краёв

EASU (Edge Adaptive Spatial Upsampling) — основной проход FSR 1.0, отвечающий за повышение разрешения. Его задача состоит в том, чтобы при масштабировании сохранить чёткость краёв геометрии и не внести артефактов типа «лестницы» (aliasing) или избыточного размытия [2].

На первом этапе EASU анализирует локальное окрестность каждого выходного пикселя, считывая значения из сетки 4×4 входных пикселей. По горизонтальным и вертикальным градиентам яркости алгоритм определяет направление и силу края в данной точке. Для вычисления градиентов используются конечные разности между соседними пикселями по схеме, аналогичной оператору Собеля, однако адаптированной для работы с четырьмя выборками за один проход с помощью текстурной функции gather [3, с. 4].

На втором этапе, зная направление края, EASU формирует анизотропное ядро фильтра, вытянутое вдоль края. Это позволяет интерполировать вдоль края (где изменений мало), но не поперёк него (где изменения резкие). В результате края остаются чёткими, а шум внутри однородных областей сглаживается. Весовые коэффициенты ядра вычисляются аналитически на основе расстояния от выходного пикселя до входных пикселей с учётом обнаруженного направления края [2].

Принципиальное отличие EASU от простой бикубической интерполяции состоит в адаптивности ядра: для каждого выходного пикселя ядро пересчитывается индивидуально в зависимости от локальной геометрии изображения. Это обеспечивает значительно более высокое визуальное качество при сопоставимой вычислительной стоимости.

3. Проход RCAS: робастное контрастно-адаптивное повышение резкости

RCAS (Robust Contrast Adaptive Sharpening) — второй проход FSR 1.0, применяемый к выходу EASU. Его задача — компенсировать остаточное размытие, неизбежно вносимое любым фильтром интерполяции, и дополнительно усилить воспринимаемую чёткость изображения [2].

RCAS является развитием алгоритма CAS (Contrast Adaptive Sharpening), также входящего в библиотеку FidelityFX. Алгоритм вычисляет для каждого пикселя локальный контраст как разность между значением центрального пикселя и минимальным/максимальным значением в окрестности из четырёх соседей по осям. На основе этого контраста вычисляется адаптивный вес повышения резкости: в однородных областях (низкий контраст) резкость усиливается сильнее, в областях с высоким контрастом (вблизи краёв) — слабее или вовсе не применяется [3, с. 7].

Заключение

FidelityFX Super Resolution 1.0 представляет собой эффективное и аппаратно-независимое решение задачи пространственного апскейлинга, основанное на двух детерминированных проходах: адаптивной интерполяции EASU с учётом направления краёв и контрастно-адаптивного повышения резкости RCAS. Открытость исходного кода и отсутствие зависимости от специализированных аппаратных блоков обеспечили технологии широкое распространение: по данным AMD, поддержка FSR реализована в более чем 300 играх. Понимание алгоритмических основ FSR 1.0 является важной частью компетенций разработчика в области оптимизации рендеринга, поскольку принципы адаптивной фильтрации краёв и контрастно-адаптивного повышения резкости применимы значительно шире данной конкретной технологии.

Литература:

1. Akenine-Möller T., Haines E., Hoffman N. Real-Time Rendering. — 4th ed. — CRC Press, 2018. — 1198 с.
2. AMD FidelityFX Super Resolution [Электронный ресурс] // GPUOpen. — URL: https://gpuopen.com/fidelityfx-superresolution (дата обращения: 07.06.2026).
3. Wronski B., Jimenez J. AMD FidelityFX Super Resolution [Электронный ресурс] // ACM SIGGRAPH 2021 Advances in Real-Time Rendering in Games. — URL: https://advances.realtimerendering.com/s2021/Unity %20AMD %20FSR %20- %20SIGGRAPH %202021.pdf (дата обращения: 07.06.2026).
4. Kuznetsov A. DLSS 2.0: Image Reconstruction for Real-Time Rendering with Deep Learning [Электронный ресурс] // NVIDIA Developer Blog. — 2020. — URL: https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-dlss-2–0-a-big-leap-in-ai-rendering (дата обращения: 08.06.2026).
5. AMD FidelityFX CAS — Contrast Adaptive Sharpening [Электронный ресурс] // GPUOpen. — URL: https://gpuopen.com/fidelityfx-cas (дата обращения: 07.06.2026).
6. Epic Games. FidelityFX Super Resolution in Unreal Engine [Электронный ресурс] // Unreal Engine Documentation. — URL: https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/amd-fidelityfx-super-resolution-in-unreal-engine (дата обращения: 09.06.2026).