NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣是PC遊戲的遊戲規則改變者。它大大提高了性能並延長了NVIDIA圖形卡的壽命 - 保護您的遊戲支持它，數字不斷增長。
自2019年首次亮相以來，DLSS經歷了大量更新，改善了不同RTX世代的操作，有效性和功能。本指南解釋了什麼是DLSS，其工作原理，其關鍵差異在版本上以及它很重要，即使您不擁有NVIDIA卡。
Matthew S. Smith的其他貢獻。
什麼是DLSS？
NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣是NVIDIA的專有系統，可提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”是指將游戲對更高分辨率的智能提升，其性能影響最小，這要歸功於對大量遊戲數據進行培訓的神經網絡。
雖然最初專注於放大效果，但DLSS現在包含了幾個功能：DLSS射線重建（AI-增強照明和陰影），DLSS框架生成和多幀生成（較高FPS的AI插入框架）以及DLAA（深度學習的抗Aliasiasing），以超越天然分辨率的優勢圖形。
超級分辨率仍然是最突出的特徵，尤其是在射線追踪中。在DLSS支持的遊戲中，圖形菜單通常提供超級性能，性能，平衡和質量模式。每種模式以較低的分辨率呈現（達到較高的FPS），然後使用AI來高檔對本機分辨率。例如，在 * Cyberpunk 2077 *中，以DLSS質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，然後DLSS高檔至4K，導致幀速率明顯更高。
DLSS的神經渲染與舊方法等較舊的方法不同。它在沒有DLSS的情況下，在本地分辨率方面通常看不到細節，從而保留了其他高尺度技術丟失的細節。但是，這可能會引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物。這些問題已大大減少，尤其是在DLSS 4中。
世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4
RTX 50系列引入了DLSS 4，徹底改變了AI模型。要了解影響，讓我們檢查基礎的AI發動機。
DLSS 3（包括框架生成的DLSS 3.5）使用了卷積神經網絡（CNN）。經過廣泛的遊戲數據培訓，分析了場景，空間關係，邊緣和其他元素。雖然有效，但機器學習的進步需要改變。
DLSS 4利用了變壓器模型（TNN），更強大。它分析了兩倍的參數，提供了更深入的場景理解和解釋輸入，包括遠程模式。這將導致所有DLSS功能的卓越結果。
TNN模型增強了DLSS超級採樣和DLSS射線重建，保留了清晰視覺效果的細節並減少偽影。框架的生成還獲得了提升。 DLSS 3.5插入一個框架； DLSS 4每個渲染框架（DLSS多框架生成）產生四個人造框架，可能會加倍，三倍或進一步提高幀速率。
為了減輕潛在的輸入滯後，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0（另一個討論的主題），大大降低了輸入延遲。
雖然不是完美的（可能會發生移動物體後面的次要幽靈，尤其是在較高的框架生成設置下），但NVIDIA允許可調節的框架生成，建議與顯示器的刷新率相匹配的設置，以避免屏幕撕裂等問題。
DLSS多幀生成是RTX 50系列獨有的，但是TNN型號及其圖像質量改進可通過NVIDIA應用程序可用於較舊的卡片，從而使DLSS Ultra ultra績效模式和DLAA不在本地支持。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
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的壽命，即使設置降低或性能模式變化也可以保持可播放的幀速率，從而使預算意識的遊戲玩家受益。
DLSS的影響範圍超出了NVIDIA。 AMD的FSR和Intel的Xess也效仿，但DLSS 4，其圖像質量和框架的產生優越，目前具有重要的領先優勢。雖然競爭對手提供了升級，但DLSS通常提供更清晰，更一致的視覺效果，而文物較少。
至關重要的是要注意，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡獨有的，並且需要開發人員實施。儘管支持已經增長，但並不能普遍保證。
結論
NVIDIA DLSS是一種改變遊戲規則的技術，不斷改進。儘管並非完美無瑕，但它對遊戲的影響很大，延長了GPU的壽命並增強了視覺保真度。但是，AMD和Intel提供競爭性替代方案。最終，最佳選擇取決於個人需求，GPU成本和遊戲。
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