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。