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。這項強大的技術可顯著提高遊戲性能並延長NVIDIA圖形卡的壽命,前提是您正在玩現在支持它的眾多遊戲之一。隨著持續的更新和增強功能,DLSS已進化,影響了NVIDIA的RTX圖形卡世代的操作,有效性和功能。在本綜合指南中,我們將深入研究DLSS是什麼,其功能,其版本之間的差異以及為什麼對遊戲玩家至關重要,即使您當前不使用NVIDIA GPU。
Matthew S. Smith的其他貢獻。
NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣,是一項專有技術,旨在提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞反映了其智能提高遊戲決議的能力。 DLSS利用經過廣泛的遊戲數據培訓的神經網絡實現了這一目標,而無需進行較高的遊戲內分辨率而進行的性能命中。
最初,DLSS專注於升級,但此後已擴展到包括DLSS射線重建之類的功能,該功能可以使用AI增強照明和陰影質量; DLSS框架的生成和多框架生成,它們使用AI插入框架並增強FPS;和DLAA(深度學習反疊縮),它適用於AI-Enhhanced Antialiasing,以超越天然分辨率的出色圖形。
DLSS最公認的特徵是超級分辨率,與射線追踪搭配時尤其有益。在DLSS支持的遊戲中,您可以從圖形設置中的超級性能,性能,平衡和質量等模式中進行選擇。例如,如果您在Cyberpunk 2077中選擇具有DLSS質量模式的4K分辨率,則該遊戲以1440p的速度呈現,DLSS然後將其提高到4K。由於AI驅動的升級,這導致比本機4K運行的幀速率明顯高。
DLSS的神經渲染標誌著與Checkboard Rendering這樣的較舊技術有很大的不同。它添加了可能在本地分辨率上看不到的細節,並保留了其他升級方法中丟失的細節。但是,它也可以引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物,儘管DLSS 4可以大大減輕這些問題。
NVIDIA借助RTX 50系列,引入了DLSS 4,該DLSS 4將AI模型升級到變壓器神經網絡(TNN),增強了質量和功能。以前,DLSS 3和DLSS 3.5使用了卷積神經網絡(CNN),在大量數據集中培訓,以分析場景及其元素。向TNN的過渡可以進行更深入的場景分析,使其可以處理的參數增加一倍,從而導致更清晰的遊戲玩法,更好的細節保留和減少的工件。
DLSS 4的TNN也徹底改變了框架的發電。儘管DLSS 3.5在兩個渲染框架之間插入一個人造框架,但DLSS 4的多框架生成可以每渲染框架產生多達四個人造框架,並可能具有四倍的幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂,NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0,這大大減少了潛伏期。
儘管有這些進步,DLSS框架的生成有時仍會在移動物體後面表現出較小的鬼魂,尤其是在更高的設置下。 NVIDIA建議調整框架的生成以匹配顯示器的刷新率,以避免屏幕撕裂和視覺偽像。
即使沒有RTX 50系列,您也可以通過NVIDIA應用程序從新的TNN模型中受益,該應用程序使您可以將其用於DLSS超級分辨率和DLSS射線重建,並在遊戲中啟用DLSS Ultra ultra Performance Mode和DLAA,並且在不本質上支持這些選項的遊戲中可以使用它。
DLSS是PC遊戲中的一項關鍵技術,特別是對於那些績效NVIDIA GPU的人。它可以實現更高的圖形設置和分辨率,從而延長了GPU的壽命。隨著圖形卡的上升成本,DLSS通過調整設置或性能模式,提供了一種具有成本效益的方法來維持可播放的幀速率。
DLSS設定了PC遊戲的新標準,促使競爭對手AMD和Intel開發了自己的增強技術,AMD FidelityFX超級分辨率(FSR)和Intel XE Super Sampling(XESS)。儘管NVIDIA的DLSS 4提供了卓越的圖像質量和多幀的生成,但AMD和Intel的解決方案提供了可行的替代方案。
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的邊緣在於其先進的AI功能,提供更清晰的圖像和更一致的性能,並較少。但是,與AMD的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的FSR具有更廣泛的兼容性。
NVIDIA的DLSS繼續發展,有希望的持續改進以及對遊戲體驗的重大影響。雖然並非沒有缺陷,但它為GPU提供了令人印象深刻的性能和壽命。隨著AMD和Intel等競爭對手的發展,也可以推進他們的技術,選擇合適的GPU涉及平衡成本,功能和遊戲兼容性。 DLSS仍然是PC遊戲世界中的基石,通過智能AI驅動的圖形增強功能突破了可能的邊界。
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