Qué es y cómo funciona PSSR, la superresolución de PS5 Pro que mejora todos los juegos

La llegada de PS5 Pro supone un paso hacia delante para PlayStation a nivel tecnológico. En la revisión de la actual generación ponen en práctica una función que será los cimientos de lo que llegará en la próxima con PS6. Hablamos de PSSR, su función estrella y el rival directo de otras funciones similares en PC, como el DLSS de Nvidia, y el FSR de AMD, este último ya visto también en consola. Son muchos los juegos que ya hacen uso de ella.

¿Qué es el PSSR y cuál es el truco de la gran función de PS5 Pro?

Las siglas PSSR responden a la tecnología PlayStation Spectral Super Resolution. Nos encontramos con una función de escalado de la imagen a partir de inteligencia artificial que permite a los juegos ejecutarse a una resolución nativa menor para mostrar en el frame final una resolución muy por encima del objetivo interno.

Pongamos que un juego se ejecuta a nivel interno a 1920x1080p. Con PSSR la calidad de la imagen podrá alcanzar una resolución mucho mayor, como 4K, rellenando cada píxel con el entrenamiento que la IA ha tenido a lo largo de su proceso de desarrollo. En muchos casos la diferencia entre la imagen nativa y con PSSR es casi indistinguible; otras, en cambio, se nota la diferencia. Los desarrolladores deben trabajar con ella para activarla, es decir, no es una función que se active de manera automática cuando juegas a cualquier juego.

Al ser una tecnología basada en el aprendizaje, cuanto más tiempo pase y más juegos corra, mejores resultados ofrecerá. Poniéndola en práctica se consigue reducir la carga gráfica de la GPU para poder empujar otros elementos como el framerate o la ambición de lo que pretende mover un juego. De esta manera PlayStation consigue plasmar su propia tecnología de la mano de AMD para plantar cara en el campo consolero a sus rivales, como el DLSS de Nvidia, exclusivo de sus tarjetas gráficas con tensor cores. Será sin lugar a dudas una de las puntas de lanza de PlayStation 6 de lanzamiento. Estos años hasta su llegada serán claves para entrenar al algoritmo y ofrecer resultados cada vez más cercanos al nativo.

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