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SSAA (Super Sampling AA)
각 픽셀에서 샘플을 추출해, 그 평균값으로 해당 픽셀의 색상을 결정 하는 방법.
x4 SSAA 라면, 한 픽셀당 4배의 샘플을 추출 하기 위해 4배 많은 픽셀을 적용하고, 이를 평균값으로 지정 한 다음
다시 원래의 총 사이즈에 맞게끔 축소하는 것.
무식하게 연산량을 늘리기 때문에 GPU에 가해지는 부하는 많지만,
그 연산량에 걸맞게 모든 AA중 가장 확실한 효과를 보인다.
MSAA (Multisample AA)
SSAA 에서 연산량을 줄이기 위해 만들어진 방법. 폴리곤의 외곽선이 지나가는 부분에서만 SSAA연산을 한다.
SSAA 에 비하여 엄청난 연산량 감소와 대비되는 작은 품질저하를 보여주지만,
이론상 폴리곤 외곽선에만 적용 되기 때문에 오히려 텍스쳐 내부는 대응이 안된다.
MLAA (Morphological AA)
이미 렌더링 완료 된 이미지에 후처리 형식으로 외곽선의 형태를 파악하여,
원래의 형태를 예측, 거기에 적당한 중간 색을 넣어 계단을 완화시키는 방식이다.
MSAA 대비 메모리, 대역폭, 필레이트를 절약 하는 장점이 있지만,
렌더링 단계에서 일어나는 왜곡을 극복 할 수 는 없고,
분석하는 형태가 지나치게 복잡한 경우 형태 분석 결과가 매우 안좋게 된다.
SMAA (Subpixel Morphological AA)
MLAA 를 진보시킨 것으로, 연산량을 해결하기 위하여 형태 분석을 미리 생성한 필터로 대응하였고,
외곽선 판별 알고리즘을 개선시켜 특정 상황마다 화질 향상을 위한 상황 대응 기능들을 추가하였다.
FXAA (Fast Approximate AA)
MSAA 와 같은 종류의 고성능 근사값을 제공한다.
화면의 밝기 값을 분석하여 이것이 급격히 바뀌는 곳을 기반으로 외곽선을 추출하고,
이 외곽선에 90도 방향으로 AA를 넣는 방식으로 되어 있다.
현재 범용적으로 사용되는 AA 중 가장 성능저하가 적으면서 준수한 품질을 보여주는 기술
TAA (Temporal AA)
기존의 AA들이 공간 상에서 처리를 했다면, TAA는 시간축선의 후처리 방식이다.
이전의 프레임버퍼를 보관해뒀다가 이번 프레임버퍼와 합쳐서 새로운 화면을 만드는 방법.
허나 치명적인 단점이 서로 다른 화면을 섞는 과정에서 필연적으로 외곽선이 붕괴되어,
하나의 상이 흐릿하게 분열되고 여러 상이 맺히는 고스트 현상이 일어난다.
TAA가 자원을 적게 먹으면서도 계단현상을 잡는데는 최고지만, 품질이 심각하게 떨어져 보일 수 있다.
DLSS (Deep Learning Super Sampling)
nvidia 의 인공지능을 이용한 업스케일링 기술.
2.0 이상 부터는 DLAA 가 자동으로 들어간다.
TAA + 업스케일링 + 프레임 사이 삽입으로 부드럽고 고품질의 화면을 얻을 수 있다.