DLSS：改變遊戲的技術用於增強遊戲

NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣徹底改變了PC遊戲。這項技術大大提高了性能和圖像質量，延長了NVIDIA圖形卡的壽命 - 但隻要遊戲支持它，就會不斷增長。

自2019年首次亮相以來，DLSS經曆了大量更新，影響了其功能，有效性和區分RTX卡世代。本指南詳細介紹了DLSS，其操作，變化和相關性，即使對於非NVIDIA用戶也是如此。

*Matthew S. Smith的其他貢獻。

了解DLSS

DLSS或深度學習超級抽樣是NVIDIA的專有係統，用於增強遊戲性能和視覺效果。 “超級抽樣”是指它的智能提高到更高的分辨率，其性能最低，這要歸功於受過廣泛遊戲玩法的神經網絡。

DLSS最初專注於進行放大，現在結合了DLSS射線重建（AI-Enhanced Lighting and Shadows)，DLSS框架的生成和多幀生成（較高fps的AI插入框架)和DLAA（深度學習抗聲明，結合，結合，結合，結合，結合，結合)與本機分辨率相比，使用AI改良的抗氧化劑提高圖像質量質量增強。

>超級分辨率，尤其是與射線追蹤至關重要，是其最突出的特征。 DLSS支持的遊戲通常提供超級性能，性能，平衡和質量等模式。這些模式以較低的分辨率（實現較高的FPS)和使用機器學習的高檔分辨率呈現。例如，在Cyber​​punk 2077中，以DLSS質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，然後上升到4K，導致幀速率明顯更高。

但是，DLSS的神經渲染與較舊方法等較舊的方法不同。它可以在沒有DLSS的情況下以本地分辨率來添加細節，從而保留其他升級技術丟失的細節。潛在的偽像諸如“冒泡”陰影或閃爍線的潛在偽影得到了顯著緩解，尤其是在DLSS 4中。

DLSS 3對DLSS 4：世代相傳

RTX 50係列引入了DLSS 4，徹底改變了基礎AI模型。要了解影響，讓我們檢查AI引擎。

DLSS 3（包括框架生成的DLSS 3.5)使用卷積神經網絡（CNN)。 CNN經過大量視頻遊戲數據的培訓，分析了場景，空間關係，邊緣和其他元素。但是，機器學習的進步需要改變。

DLSS 4采用變壓器網絡（TNN)，更強大。分析參數兩倍，TNNS提供了更深入的場景理解。這允許更複雜的解釋，包括遠程模式，從而導致了卓越的處理和改進的DLSS方麵。

該新模型增強了DLSS超級采樣和DLSS射線重建，可保留細節並減少工件。 DLSS 4的TNN也顯著改善了框架的生成。雖然DLSS 3.5插入單幀，但DLSS 4每個渲染幀（DLSS多框架生成)產生四個人造框架，可能會加倍或三倍的幀速率。

NVIDIA反射2.0最小化輸入延遲，以解決對滯後的擔憂。雖然可能會發生較小的幽靈，尤其是在高框架生成設置下，但NVIDIA允許用戶調整框架生成以匹配其顯示器的刷新率，從而防止屏幕撕裂等問題。

DLSS多幀生成是RTX 50係列獨有的，但是改進的TNN模型優勢可用於DLSS Super分辨率，並且通過NVIDIA應用程序可以通過NVIDIA應用程序進行DLSS射線重建，該應用也可以在不受支出的情況下DLSS Ultra Performance和DLAA。

DLSS對遊戲的意義

DLSS是PC遊戲的變革性。對於中端或低端NVIDIA卡，它可以解鎖更高的圖形設置和決議。它還延長了GPU壽命，通過調整設置或性能模式來維持可播放的幀速率，從而使預算意識的遊戲玩家受益。

NVIDIA開創了DLSS，AMD（FidelityFX超級分辨率 - FSR)和Intel（XE Super Sampling - XESS)提供了競爭技術。盡管NVIDIA更高的GPU定價是有效的批評，但在許多情況下，DLSS無疑提高了價格與性能比率。

DLSS vs. FSR與XESS

由於DLSS 4的出色圖像質量和低延遲的多框架生成，DLSS超過了競爭對手。盡管AMD和Intel提供了升級和框架的生成，但NVIDIA的機器學習仍然很出色，可以提供更清晰，更一致的視覺效果，而偽影則更少。

但是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡獨有的，並且需要開發人員實施。盡管支持擴大，但並不能普遍保證。

結論

NVIDIA DLSS是改變遊戲規則的，不斷改進。盡管並非完美無瑕，但它會大大增強遊戲體驗並延長GPU的壽命。但是，AMD和英特爾的產品提供了可行的替代方案。玩家應權衡GPU定價和功能與他們的遊戲偏好，以確定最佳價值。