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導航
NVIDIA的DLSS（深度學習超級抽樣）通過顯著提高性能和圖像質量徹底改變了PC遊戲。本指南探討了DLSS的功能，世代的進步以及與競爭技術的比較。
馬修·史密斯（Matthew S. Smith）的貢獻。
了解DLSS
DLSS智能地高檔遊戲的分辨率，與本地高分辨率渲染相比，降低了性能影響。這是通過NVIDIA的神經網絡實現的，對遊戲數據進行了廣泛的培訓。除了升級之外，DLSS還合併：
- DLSS射線重建： AI驅動的照明和陰影增強。
- DLSS框架生成和多幀生成： AI插入幀，大大增加了FPS。
- DLAA（深度學習抗切除劑）：超過本地分辨率能力的優質圖像質量的AI增強抗縮減。
DLSS超級分辨率，可通過遊戲內選項（例如，超級性能，性能，平衡，質量）選擇，以較低的分辨率渲染，然後呈現到本機分辨率。例如，在Cyberpunk 2077的4K中，DLSS質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，從而提高幀速率。在引入本機渲染中不存在的細節時，它也可以產生較小的文物（例如，陰影“冒泡”）。在DLSS 4中，這些問題已大大減輕。
DLSS 3對DLSS 4：世代相傳
DLSS 3（包括3.5）使用了卷積神經網絡（CNN）。使用RTX 50系列引入的DLSS 4採用了變壓器網絡（TNN），分析了兩倍的參數，以獲得更深的場景理解。這導致：
- 出色的圖像質量：更清晰的視覺效果，改進的細節保留率，減少偽像。
- 多框架生成：每個渲染框架最多生成四個人造框架，從而顯著提高幀速率。與NVIDIA反射2.0配對以最大程度地減少輸入滯後。
儘管DLSS 4的多幀生成是RTX 50系列的獨有的，但TNN型號的圖像質量優勢可通過NVIDIA應用程序可用於較舊的RTX卡，啟用DLSS超級分辨率，射線重建，超級性能模式和DLAA。
DLSS對遊戲的影響
DLSS是PC遊戲的變革性，尤其是對於中端或低端NVIDIA GPU。它可以釋放更高的設置和決議，從而延長GPU壽命並提供成本效益。儘管Nvidia開創了這項技術，但AMD的FSR和Intel的XESS提供了替代方案。但是，DLSS 4的出色圖像質量和框架發電能力目前具有重要優勢。
DLSS對NVIDIA卡和開發人員實施的排他性是與FSR的關鍵區別。
DLSS與FSR與XESS
DLSS 4在圖像質量和框架生成方面超過AMD FSR和Intel XESS，儘管兩個競爭對手都提供可行的升級解決方案。選擇取決於個人需求和GPU所有權。
結論
DLSS是改變遊戲規則的，不斷改進。雖然並非完美無缺，但它對性能和視覺保真度的影響是不可否認的。競爭技術的出現為遊戲玩家提供了更多選擇，強調了在選擇GPU時考慮單個遊戲需求和預算的重要性。
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