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NVIDIA的DLSS（深度学习超级抽样）通过显着提高性能和图像质量彻底改变了PC游戏。本指南探讨了DLSS的功能，世代的进步以及与竞争技术的比较。
马修·史密斯（Matthew S. Smith）的贡献。
了解DLSS
DLSS智能地高档游戏的分辨率，与本地高分辨率渲染相比，降低了性能影响。这是通过NVIDIA的神经网络实现的，对游戏数据进行了广泛的培训。除了升级之外，DLSS还合并：
- DLSS射线重建： AI驱动的照明和阴影增强。
- DLSS框架生成和多帧生成： AI插入帧，大大增加了FPS。
- DLAA（深度学习抗切除剂）：超过本地分辨率能力的优质图像质量的AI增强抗缩减。
DLSS超级分辨率，可通过游戏内选项（例如，超级性能，性能，平衡，质量）选择，以较低的分辨率渲染，然后呈现到本机分辨率。例如，在Cyberpunk 2077的4K中，DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，从而提高帧速率。在引入本机渲染中不存在的细节时，它也可以产生较小的文物（例如，阴影“冒泡”）。在DLSS 4中，这些问题已大大减轻。
DLSS 3对DLSS 4：世代相传
DLSS 3（包括3.5）使用了卷积神经网络（CNN）。使用RTX 50系列引入的DLSS 4采用了变压器网络（TNN），分析了两倍的参数，以获得更深的场景理解。这导致：
- 出色的图像质量：更清晰的视觉效果，改进的细节保留率，减少伪像。
- 多框架生成：每个渲染框架最多生成四个人造框架，从而显着提高帧速率。与NVIDIA反射2.0配对以最大程度地减少输入滞后。
尽管DLSS 4的多帧生成是RTX 50系列的独有的，但TNN型号的图像质量优势可通过NVIDIA应用程序可用于较旧的RTX卡，启用DLSS超级分辨率，射线重建，超级性能模式和DLAA。
DLSS对游戏的影响
DLSS是PC游戏的变革性，尤其是对于中端或低端NVIDIA GPU。它可以释放更高的设置和决议，从而延长GPU寿命并提供成本效益。尽管Nvidia开创了这项技术，但AMD的FSR和Intel的XESS提供了替代方案。但是，DLSS 4的出色图像质量和框架发电能力目前具有重要优势。
DLSS对NVIDIA卡和开发人员实施的排他性是与FSR的关键区别。
DLSS与FSR与XESS
DLSS 4在图像质量和框架生成方面超过AMD FSR和Intel XESS，尽管两个竞争对手都提供可行的升级解决方案。选择取决于个人需求和GPU所有权。
结论
DLSS是改变游戏规则的，不断改进。虽然并非完美无缺，但它对性能和视觉保真度的影响是不可否认的。竞争技术的出现为游戏玩家提供了更多选择，强调了在选择GPU时考虑单个游戏需求和预算的重要性。
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