NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣，通過顯著提高性能並提高NVIDIA圖形卡的壽命來徹底改變PC遊戲。自2019年推出以來，DLSS通過各種更新進化，影響了不同RTX圖形卡世代的功能和有效性。本指南將深入研究DLSS，其操作方式，其版本之間的區別以及為什麼與您相關的區別 - 即使您當前不使用NVIDIA圖形卡。
Matthew S. Smith的其他貢獻。
什麼是DLSS？
NVIDIA DLSS或深度學習超級採樣，是一項專有技術，旨在提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”方面是指智能地提高高檔遊戲的能力。 NVIDIA的神經網絡促進了此過程，該過程接受了廣泛的遊戲數據培訓，與手動在遊戲中設定更高的分辨率相比，更高的分辨率渲染效果最小。
DLSS擴展了僅僅是升級，現在涵蓋了DLSS射線重建等功能，該功能使用AI來改善照明和陰影質量； DLSS框架的生成和多框架生成，它們採用AI插入其他幀以使遊戲更順暢；和DLAA（深度學習抗縮影），它使用基於AI的抗氧化劑提高了本機分辨率的圖像質量。
超級分辨率是DLSS最知名的功能，與射線追踪搭配時特別有益。在DLSS支持的遊戲中，您會發現諸如超級性能，性能，平衡和質量模式之類的選項。選擇像Cyberpunk 2077一樣以4K分辨率的質量模式導致1440p的渲染，DLSS將其提高到4K，因此由於初始分辨率較低和AI-AI-Assist assiss升高，因此達到了較高的幀速率。
至關重要的是要注意，DLSS的神經渲染與諸如Checkerboard渲染之類的傳統方法顯著不同。 DLSS可以增強在本地分辨率上看不到的細節，並保留其他升級技術中丟失的細節。但是，它可能會引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物，儘管在DLSS 4中，這些偽影已大大減少。
世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4
NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，該DLSS 4顯著升級了AI模型，從而提高了其質量和功能。 DLSS 3（包括帶有框架生成的DLSS 3.5）使用了卷積神經網絡（CNN）。該模型根據空間關係和關鍵對象分析了場景，適用於圖像分析任務。
DLSS 4轉向變壓器模型，稱為TNN，該模型可以處理兩倍的參數，從而提供更深入的場景分析。該模型更複雜地解釋輸入，捕獲遠程模式，並提高所有DLSS功能中幀預測和處理的準確性。
TNN模型可顯著改善DLSS超級採樣和DLSS射線重建，從而保留更精美的詳細信息，以示視視覺效果。它還增強了框架的生成功能，DLSS 4的多幀生成能夠每個渲染框架最多插入四個人造框架，從而大大提高幀速率。 NVIDIA的Reflex 2.0有助於減輕潛在的輸入滯後問題，從而確保響應能力的遊戲玩法。
雖然DLSS 4提供了高級功能，例如RTX 50系列的多幀發電，但較早的RTX卡的用戶可以通過NVIDIA應用程序訪問變壓器模型的好處，該應用程序還支持DLSS Ultra性能模式和DLAA。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
DLSS是PC遊戲中的一項關鍵技術，使具有中端或低端NVIDIA圖形卡的用戶可以訪問更高的圖形設置和分辨率。它通過允許用戶通過調整後的設置或性能模式保持可播放的幀速率來延長GPU的壽命，從而使其成為預算意識遊戲玩家的寶貴功能。
DLSS的影響範圍超出了NVIDIA，啟發了像AMD一樣，具有FidelityFX超級分辨率（FSR）和XE Super Sampling（XESS）的競爭對手。儘管NVIDIA已設置了DLSS的高標準，尤其是在DLSS 4的高級功能的情況下，這些替代方案可提供類似的高尺度和框架生成優勢，儘管NVIDIA的機器學習仍然是領先的。
NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess
NVIDIA的DLSS面臨來自AMD的FidelityFX超級分辨率（FSR）和英特爾的XE Super Sampling（XESS）的競爭。 DLSS 4的出色圖像質量和多幀的生成功能使NVIDIA具有顯著的優勢。儘管AMD和Intel的解決方案提供了競爭性的升級和框架的生成，但NVIDIA的DLSS通常會提供更清晰，更一致的視覺效果，而文物較少。
值得一提的是，與AMD FSR不同，NVIDIA DLSS獨有的NVIDIA圖形卡，並且需要遊戲開發人員的實現。儘管DLSS支持已大大增長，包括許多流行的遊戲，但在所有遊戲中並不普遍可用。
結論
NVIDIA DLSS繼續發展為遊戲中的一種變革性技術。它的持續改進和NVIDIA對其發展的承諾確保它仍然是增強遊戲體驗和延長GPU生活的強大工具。儘管NVIDIA DLSS領先，但AMD和Intel的替代方案提供了競爭功能，這對於遊戲玩家在選擇圖形解決方案時要考慮他們的特定需求和遊戲至關重要。
