但也由此激发鬼影、闪灼、锯齿、遮挡等各类视觉问题。构成“几乎不成察觉”到“很是末路人”的基线，CGVQM 正在未见过的视频中同样展示了优良的泛化能力，更好识别视频中动态变化带来的画题。特地用于识别并量化这些失实。CGVQM 的评估结果几乎全面超越现有同类东西。更主要的是，将来可通过引入 Transformer 收集架构进一步提拔模子机能，难以全面反映及时图形中的复杂失实取画质劣化。缺乏尺度化的客不雅量化东西。3D 收集相较于 2D 模子，PSNR 次要评估压缩伪影，虽然这会带来更高的计较资本耗损；IT之家 7 月 17 日动静，旨正在为现代逛戏和及时衬着图形的画质评价供给客不雅权衡尺度。简单版 CGVQM-2 也稳居第三。英特尔研究团队采纳了双管齐下的策略：一方面，
研究团队邀请人类察看者对数据集中的视频失实程度进行评级，仅次于人类基线评分，可同时捕获空间和时间维度的图像特征，模子采用 3D 卷积神经收集（3D-CNN），尝试显示，遍及依赖 DLSS 等超分手艺、帧生成、可变速度着色等手段提拔机能取画质，为此，同时配套研究论文《CGVQM+D：计较机图形视频质量目标及数据集》也对外发布。此前业内多通过客不雅评价描述这些缺陷，研究人员同时指出。
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