NVIDIA的DLSS：深入研究深度學習超級抽樣
NVIDIA的深度學習超級抽樣（DLSS)徹底改變了PC遊戲，可顯著提高性能和圖像質量。本指南探討了DLSS的功能，世代的進步以及與競爭技術的比較。
了解DLSS
DLSS智能地上映遊戲決議，最大程度地降低了性能影響。這是通過接受廣泛遊戲數據訓練的神經網絡來實現的。雖然最初專注於升級，但DLSS現在納入：
- dlss射線重建： AI增強照明和陰影質量。
- DLSS框架的生成和多幀生成： ai生成的框架，用於增加fps（主要是DLSS 3和4)。
- DLAA（深度學習反逐疊)： AI驅動的抗降解劑在本地分辨率下以優越的圖像質量。
DLSS超級分辨率（其最突出的功能)在受支持的遊戲中提供了各種模式（超級性能，性能，平衡，質量)。這些模式在較低的分辨率下呈現，然後使用AI高檔到本機分辨率，從而導致較高的幀速率。例如，在Cyberpunk 2077中以4K的質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現為4K。
盡管DLSS通過添加細節和保存信息（例如Shadow“冒泡”或線路閃爍)諸如Checkerboard渲染之類的傳統方法，盡管DLSS 4在DLSS 4中大大減少了。
DLSS 3和4：世代相傳
DLSS 3（包括3.5)利用卷積神經網絡（CNN)進行圖像分析。 DLSS 4引入了變壓器網絡（TNN)，可顯著增強功能。 TNNS分析了更多參數，提供了更深入的場景理解和啟用：
- 優越的超級分辨率和射線重建：改進的細節保存和減少的偽影。
- 多框架生成：每個渲染框架最多生成四個人造框架，大幅提高幀速率。與NVIDIA反射2.0配對以最大程度地減少輸入滯後。
雖然多幀生成是RTX 50係列的獨有，但改進的TNN模型好處可用於通過NVIDIA應用程序在各種RTX世代進行DLSS Super Resolution和Ray重建。該應用程序還啟用了不在本地支持的DLSS Ultra Performance和DLAA。
DLSS對遊戲的影響
DLSS是PC遊戲的變革性。它賦予了中端或低端NVIDIA GPU的用戶，以實現更高的圖形設置和分辨率。它通過保持可播放的幀速率即使在苛刻的設置中也可以延長GPU壽命。盡管NVIDIA最初領導了市場，但AMD的FSR和Intel的XESS提供了競爭的解決方案。
DLSS vs. FSR與XESS
DLSS由於DLSS 4的出色圖像質量和多幀一代的低延遲框架插入而保持鉛。雖然競爭對手可以提供展望和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰的視覺效果，較少的人工製品。但是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，需要開發人員實施。
結論
DLSS是改變遊戲規則的，不斷改進。雖然並非完美無缺，但它的好處（增強的性能，圖像質量和擴展的GPU壽命)還是很重要的。但是，請記住在評估其價值時考慮GPU定價和遊戲兼容性。 AMD和英特爾的競爭技術的出現為遊戲玩家提供了更多選擇，從而促進了行業內的創新。
