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Navegando por CNPq "CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)"

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    Trabalho de Curso - Graduação - ArtigoAcesso aberto (Open Access)
    Análise comparativa das tecnologias de upscaling DLSS, FSR e XeSS e seus impactos na qualidade visual e no desempenho em jogos eletrônicos
    (2025-09-12) COSTA, Pattrik Benicio da; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
    A constante evolução da indústria de jogos eletrônicos e a crescente demanda por resoluções cada vez mais altas tem resultado também na busca de métodos de maximização de performance e otimização de desempenho. Esse artigo apresenta uma análise comparativa entre os principais métodos de upscaling de imagem em jogos eletrônicos, líderes nesse segmento: Deep Learning Super Sampling (DLSS) da Nvidia, FidelityFX Super Resolution (FSR) da AMD e Xe Super Sampling (XeSS) da Intel.
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    Trabalho de Curso - Graduação - ArtigoAcesso aberto (Open Access)
    O custo do fotorrealismo: uma análise comparativa de pipelines de renderização e o papel da inteligência artificial em hardware de entrada
    (2025-09-12) SILVA, Vitória Elizabeth Ferreira; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
    Com a evolução da computação gráfica em tempo real, cada vez mais os jogos estão sendo marcados pela transição da técnica tradicional de rasterização para técnicas avançadas como Ray Tracing e Path Tracing, que trazem um fotorrealismo elevado e sem precedentes. Porém, devido seu ele vado custo computacional, estas técnicas de renderização avançadas apresentam uma limitação para os hardwares de entrada, que constitui uma grande parte do mercado brasileiro. Este trabalho apresenta uma análise quantitativa e qualitativa comparando os diferentes tipos de pipelines, utilizando uma GPU NVIDIA GeForce RTX3050 para o estudo de caso, aliada a tecnologia de super-resolução NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) como componente viabilizador. Os resultados mostraram que embora o DLSS viabilize uma experiência satisfatória durante a gameplay com Ray Tracing, o mesmo não se verifica com Path Tracing, que mesmo utilizando DLSS, a taxa de quadros gerada ficou abaixo dos 30 FPS (Frames Per Seconds) aceitáveis para uma game play fluída, o que compromete a jogabilidade, tornando o Path Tracing inviável nesta classe de hardware.
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