DLSS：革命性的遊戲圖形解釋了
自2019年推出以來，NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣就徹底改變了PC遊戲。這項技術可提高性能並提高NVIDIA RTX圖形卡的價值和壽命，尤其是用於支持它的遊戲。隨著DLSS通過各種更新的發展，它改變了遊戲領域，從而使性能和圖像質量受益。
在本綜合指南中，我們將探討什麼是DLSS，它的功能，其幾代的差異以及它對遊戲玩家至關重要的原因，即使您當前不使用NVIDIA GPU。 Matthew S. Smith提供的其他見解。
什麼是DLSS？
NVIDIA DLSS代表深度學習超級抽樣，這是一個專有系統，旨在提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞是指DLSS使用NVIDIA的神經網絡將游戲提高到更高分辨率的能力，並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，這種方法允許更高的分辨率具有最小的性能影響。
除了最初的放大功能外，DLSS現在還包括幾種可以提高圖像質量的系統，例如用於增強照明和陰影的DLSS射線重建，DLSS框架的生成和多框架生成，以通過插入AI生成的框架和DLAA（深度學習的抗偏見）（以替代本地圖形），以插入AI生成的遊戲。
DLSS最認可的功能是其超級分辨率，在啟用射線追踪時尤其有用。在受支持的遊戲中，您可以從各種模式中進行選擇，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在Cyberpunk 2077中，使用DLSS質量模式選擇4K意味著遊戲以1440p的速度呈現，然後上升到4K，導致幀速率高於本機4K渲染。
DLSS的神經渲染使它與諸如棋盤渲染之類的較舊技術區分開來。它不僅保留了其他提升方法中丟失的細節，而且還可以添加本機分辨率不可見的細節。但是，這有時會引入“冒泡”陰影或閃爍線等文物，儘管在較新的版本中，尤其是DLSS 4中的偽影大大減少了。
世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4
NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，該DLSS 4大修了AI模型以提高質量和能力。 DLSS 3和3.5使用了卷積神經網絡（CNN），可有效圖像分析。相比之下，DLSS 4採用了更高級的變壓器模型（TNN），該模型（TNN）處理了兩倍的參數，對場景有更深入的了解和更好的遠程模式識別。
向TNN的過渡改善了DLSS超級抽樣和射線重建，從而使遊戲玩法更加清晰，並更好地保留了細節。它還減少了冒泡陰影和閃爍的文物等問題。新模型可顯著增強框架的生成，使DLSS 4可以為每個渲染框架（稱為DLSS多框架生成）插入四個人造框架，這可以大大提高幀速率。
為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA將DLSS 4與NVIDIA Reflex 2.0整合在一起，從而降低了延遲以保持響應能力。但是，即使有了這些進步，也可能在移動對象的後面，尤其是在較高框架生成設置的背後發生較小的幽靈。 NVIDIA建議調整框架生成以匹配顯示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等問題。
儘管DLSS多幀生成是RTX 50系列卡，但新變壓器型號的好處可通過NVIDIA應用在其他RTX卡上訪問，如果遊戲不支持，它還允許您啟用DLSS Ultra性能模式和DLAA。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
DLSS是用於PC遊戲的關鍵技術，可實現中端和低性能NVIDIA GPU，可訪問更高的圖形設置和分辨率。它通過允許用戶維持使用調整後的設置可播放的幀速率來延長GPU的壽命，從而使其成為預算中的遊戲玩家的寶貴功能。
DLSS已經在PC遊戲中設定了新的標準，促使AMD和Intel等競爭對手開發了自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA提高了GPU定價，但DLSS同時降低了性能障礙，從而增強了各種預算的遊戲體驗。
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提供了卓越的圖像質量和多幀的生成，並具有最小的輸入延遲，從而使Nvidia比AMD和Intel具有優勢。儘管所有三種技術都提供了性能的提高，但DLSS通常提供較少的文物圖像。
值得注意的是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，並且需要遊戲開發人員的實現，而AMD FSR受到了更普遍的支持。儘管DLSS支持的遊戲的數量持續增長，但在所有標題中並非普遍可用。
結論
NVIDIA DLSS對遊戲行業產生了重大影響，隨著每次迭代的影響不斷改善。 NVIDIA致力於增強DLSS的承諾有望進一步進步，為遊戲玩家提供了令人印象深刻的性能和圖像質量好處。儘管DLSS面臨來自AMD和Intel的競爭，但對於評估GPU選項和遊戲兼容性的遊戲玩家來說，它仍然是一個關鍵考慮因素。
