Nvidia تطلق DLSS 5، لكن التقنية الجديدة تشوّه وجوه الشخصيات في الألعاب
كشفت Nvidia عن DLSS 5، الجيل الجديد من تقنية رفع الدقة (upscaling)، وتصفه الشركة بأنه «أكبر قفزة في الرسوميات الحاسوبية منذ 2018». ومن المفترض أن يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بـ«ملء البكسلات بإضاءة ومواد واقعية فوتوغرافيًا». غير أن العروض الأولى خيّبت آمال اللاعبين: فوجوه الشخصيات في Resident Evil Requiem وHogwarts Legacy تبدو كأنها «AI-slop»، أي باهتة وغير طبيعية. ويشبّه المجتمع هذا التأثير بخاصية motion smoothing في التلفزيونات الرخيصة.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من The Verge؛ بتحرير Hamidun News
أعلنت Nvidia إطلاق DLSS 5، النسخة الجديدة من تقنيتها الخاصة لرفع دقة الصورة في الألعاب. وقدّمتها الشركة بوصفها «أكبر قفزة في الرسوميات الحاسوبية منذ ظهور تتبّع الأشعة في الزمن الحقيقي عام 2018».
الوعود كبيرة، لكن الواقع جاء أكثر عادية بكثير، وأقل إرضاءً للمشاهدين الأوائل.
DLSS (Deep Learning Super Sampling) هي تقنية من Nvidia تستخدم الشبكات العصبية لرفع دقة الصورة في الزمن الحقيقي. والمبدأ بسيط: تُرسم اللعبة بدقة أقل، ثم تستنتج DLSS البكسلات الناقصة بمساعدة شبكة عصبية مدرَّبة. ويتيح ذلك الحصول على معدل إطارات أعلى دون خسارة كبيرة في جودة الصورة.
نالت النسخ السابقة، DLSS 2 و3 و4، اعترافًا واسعًا بين اللاعبين والمطورين. وحظي الجيل الرابع، الذي قُدّم في بداية عام 2025، بإشادة خاصة بفضل تقنية Multi Frame Generation، التي تولّد عدة إطارات وسيطة بين الإطارات الحقيقية، فتزيد سلاسة الصورة زيادة ملحوظة.
وبحسب Nvidia، يخطو DLSS 5 الخطوة التالية: إذ تملأ التقنية البكسلات بإضاءة ومواد واقعية فوتوغرافيًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي. يبدو ذلك متقدمًا تقنيًا وواعدًا. لكن حين شاهد اللاعبون والصحفيون التقنيون العروض الأولى، جاء رد فعل المجتمع حاسمًا: ثمة خطأ ما في وجوه الشخصيات.
تبدو بطلة Resident Evil Requiem، غريس، في وضع DLSS 5 كأنها مرّت عبر فلتر ذكاء اصطناعي عدواني: ملامح الوجه مصقولة، والتفاصيل ضبابية، والتعبير اكتسب تلك الملمس البلاستيكي المميز الذي يُطلق عليه على الإنترنت اسم AI-slop. أما شخصيات Hogwarts Legacy فتبدو كأنها عولجت بفلتر Instagram ضبابي لتنعيم البشرة.
تستنتج الشبكة العصبية التفاصيل بعدوانية مفرطة تحديدًا في المواضع التي تكون فيها أوضح للعين البشرية، فنحن نقرأ الوجوه بدقة وسرعة تفوقان أي شيء آخر في مجال الرؤية. وهنا يعمل تأثير «الوادي الغريب» بكامل قوته: كلما اقتربت الصورة من وجه حقيقي، التقط الدماغ بحدّة أكبر أدنى تفاوت.
وهذا فارق جوهري بين DLSS 5 والنسخ السابقة. فالأجيال الأقدم كانت تعيد بناء البكسلات اعتمادًا على بيانات الحركة المتراكمة ومعلومات الإطارات السابقة، أي استيفاءً ذكيًا يستند إلى بيانات حقيقية. أما الجيل الخامس فيحاول استحداث تفاصيل لم تكن موجودة أصلًا في الهندسة الأصلية للمشهد، مستخدمًا القدرات التوليدية للشبكة العصبية. وهذا بالذات ما يولّد المشكلة: فالخوارزمية «تهلوس» في موضع يلفت فيه أي خطأ النظر فورًا.
لم يعد رفع الدقة تقنية متخصصة منذ زمن. فتقدّم AMD بديلها FSR، وتطوّر Intel تقنية XeSS، وتتنافس جميع شركات بطاقات الرسوميات بنشاط على لقب أفضل حل. وحافظت Nvidia على الريادة في جانب كبير منها بفضل جودة DLSS، التي ظلت تقدّم أفضل صورة بأقل كلفة في المعالجة. وإذا ترسّخت سمعة DLSS 5 كتقنية تفسد الوجوه، فقد يؤثر ذلك في استعداد المطورين لاعتمادها في مشاريعهم.
ويذكّر الوضع جزئيًا بتأثير motion smoothing في التلفزيونات الحديثة. فقد فعّلت الشركات المصنّعة هذا الوضع افتراضيًا لسنوات، وهو يجعل الصورة أكثر سلاسة من الناحية التقنية، لكن المخرجين السينمائيين والنقاد نصحوا بتعطيله: إذ بدا الفيلم معه كمسلسل رخيص لا كعمل سينمائي. وفي DLSS 5 الديناميكية نفسها: المؤشر التقني يرتفع، لكن الجودة المدركة تنخفض.
ولا يُعرف بعد ما إذا كانت Nvidia ستواصل تحسين الخوارزمية قبل الإطلاق التجاري الواسع. فقد يدفع رد الفعل العلني الشركة إلى تخفيف حدّة التوليد في منطقة الوجوه. وتقارن Nvidia نفسها هذه القفزة بظهور تتبّع الأشعة (ray tracing)، وتروّج للتقنية بأكثر الصور إيجابية. لكن رد فعل المجتمع الأول حاسم: فالطريق من «أكبر قفزة» إلى صورة أفضل فعلًا في الألعاب لا يزال في بدايته بالنسبة إلى DLSS 5.
*تصنّف روسيا شركة Meta منظمة متطرفة وتحظر نشاطها فيها.
- 29 أكتوبر 2026Mistral تنشر أوزان Large 4: نموذج مفتوح بتريليون معامل للبرمجة
- 29 أكتوبر 2026NVIDIA تطلق Nemotron 3.5 Transcribe: 40 لغة و100 ساعة من الصوت في 3 دقائق
- 29 أكتوبر 2026WAKMan: مدير تخزين مؤقت لخوادم نماذج اللغة الكبيرة يختار استراتيجيته بنفسه ويرفع معدل النجاح بنسبة 5 نقاط نسبية
- 29 أكتوبر 2026Modal تتجاوز 1 مليار دولار من ARR وتُقيَّم بـ16 مليار دولار بفضل الطلب على بيئات sandbox
Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace
Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.
