DLSS：革命性的游戏图形解释了
自2019年推出以来，NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样就彻底改变了PC游戏。这项技术可提高性能并提高NVIDIA RTX图形卡的价值和寿命，尤其是用于支持它的游戏。随着DLSS通过各种更新的发展，它改变了游戏领域，从而使性能和图像质量受益。
在本综合指南中，我们将探讨什么是DLSS，它的功能，其几代的差异以及它对游戏玩家至关重要的原因，即使您当前不使用NVIDIA GPU。 Matthew S. Smith提供的其他见解。
什么是DLSS？
NVIDIA DLSS代表深度学习超级抽样，这是一个专有系统，旨在提高游戏性能和图像质量。 “超级抽样”一词是指DLSS使用NVIDIA的神经网络将游戏提高到更高分辨率的能力，并接受了广泛的游戏数据培训。与手动在游戏中设定更高的分辨率相比，这种方法允许更高的分辨率具有最小的性能影响。
除了最初的放大功能外，DLSS现在还包括几种可以提高图像质量的系统，例如用于增强照明和阴影的DLSS射线重建，DLSS框架的生成和多框架生成，以通过插入AI生成的框架和DLAA（深度学习的抗偏见）（以替代本地图形），以插入AI生成的游戏。
DLSS最认可的功能是其超级分辨率，在启用射线追踪时尤其有用。在受支持的游戏中，您可以从各种模式中进行选择，例如超级性能，性能，平衡和质量。例如，在Cyberpunk 2077中，使用DLSS质量模式选择4K意味着游戏以1440p的速度呈现，然后上升到4K，导致帧速率高于本机4K渲染。
DLSS的神经渲染使它与诸如棋盘渲染之类的较旧技术区分开来。它不仅保留了其他提升方法中丢失的细节，而且还可以添加本机分辨率不可见的细节。但是，这有时会引入“冒泡”阴影或闪烁线等文物，尽管在较新的版本中，尤其是DLSS 4中的伪影大大减少了。
世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4
NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，该DLSS 4大修了AI模型以提高质量和能力。 DLSS 3和3.5使用了卷积神经网络（CNN），可有效图像分析。相比之下，DLSS 4采用了更高级的变压器模型（TNN），该模型（TNN）处理了两倍的参数，对场景有更深入的了解和更好的远程模式识别。
向TNN的过渡改善了DLSS超级抽样和射线重建，从而使游戏玩法更加清晰，并更好地保留了细节。它还减少了冒泡阴影和闪烁的文物等问题。新模型可显着增强框架的生成，使DLSS 4可以为每个渲染框架（称为DLSS多框架生成）插入四个人造框架，这可以大大提高帧速率。
为了减轻对输入滞后的担忧，NVIDIA将DLSS 4与NVIDIA Reflex 2.0整合在一起，从而降低了延迟以保持响应能力。但是，即使有了这些进步，也可能在移动对象的后面，尤其是在较高框架生成设置的背后发生较小的幽灵。 NVIDIA建议调整框架生成以匹配显示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等问题。
尽管DLSS多帧生成是RTX 50系列卡，但新变压器型号的好处可通过NVIDIA应用在其他RTX卡上访问，如果游戏不支持，它还允许您启用DLSS Ultra性能模式和DLAA。
为什么DLSS对游戏至关重要？
DLSS是用于PC游戏的关键技术，可实现中端和低性能NVIDIA GPU，可访问更高的图形设置和分辨率。它通过允许用户维持使用调整后的设置可播放的帧速率来延长GPU的寿命，从而使其成为预算中的游戏玩家的宝贵功能。
DLSS已经在PC游戏中设定了新的标准，促使AMD和Intel等竞争对手开发了自己的展望技术，AMD FidelityFX超级分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。尽管NVIDIA提高了GPU定价，但DLSS同时降低了性能障碍，从而增强了各种预算的游戏体验。
NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess
NVIDIA的DLSS面临来自AMD的FidelityFX超级分辨率（FSR）和英特尔的XE Super Sampling（XESS）的竞争。 DLSS 4提供了卓越的图像质量和多帧的生成，并具有最小的输入延迟，从而使Nvidia比AMD和Intel具有优势。尽管所有三种技术都提供了性能的提高，但DLSS通常提供较少的文物图像。
值得注意的是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU独有的，并且需要游戏开发人员的实现，而AMD FSR受到了更普遍的支持。尽管DLSS支持的游戏的数量持续增长，但在所有标题中并非普遍可用。
结论
NVIDIA DLSS对游戏行业产生了重大影响，随着每次迭代的影响不断改善。 NVIDIA致力于增强DLSS的承诺有望进一步进步，为游戏玩家提供了令人印象深刻的性能和图像质量好处。尽管DLSS面临来自AMD和Intel的竞争，但对于评估GPU选项和游戏兼容性的游戏玩家来说，它仍然是一个关键考虑因素。
