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。这项强大的技术可显着提高游戏性能并延长NVIDIA图形卡的寿命,前提是您正在玩现在支持它的众多游戏之一。随着持续的更新和增强功能,DLSS已进化,影响了NVIDIA的RTX图形卡世代的操作,有效性和功能。在本综合指南中,我们将深入研究DLSS是什么,其功能,其版本之间的差异以及为什么对游戏玩家至关重要,即使您当前不使用NVIDIA GPU。
Matthew S. Smith的其他贡献。
NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样,是一项专有技术,旨在提高游戏性能和图像质量。 “超级抽样”一词反映了其智能提高游戏决议的能力。 DLSS利用经过广泛的游戏数据培训的神经网络实现了这一目标,而无需进行较高的游戏内分辨率而进行的性能命中。
最初,DLSS专注于升级,但此后已扩展到包括DLSS射线重建之类的功能,该功能可以使用AI增强照明和阴影质量; DLSS框架的生成和多框架生成,它们使用AI插入框架并增强FPS;和DLAA(深度学习反叠缩),它适用于AI-Enhhanced Antialiasing,以超越天然分辨率的出色图形。
DLSS最公认的特征是超级分辨率,与射线追踪搭配时尤其有益。在DLSS支持的游戏中,您可以从图形设置中的超级性能,性能,平衡和质量等模式中进行选择。例如,如果您在Cyberpunk 2077中选择具有DLSS质量模式的4K分辨率,则该游戏以1440p的速度呈现,DLSS然后将其提高到4K。由于AI驱动的升级,这导致比本机4K运行的帧速率明显高。
DLSS的神经渲染标志着与Checkboard Rendering这样的较旧技术有很大的不同。它添加了可能在本地分辨率上看不到的细节,并保留了其他升级方法中丢失的细节。但是,它也可以引入“冒泡”阴影或闪烁的线条等文物,尽管DLSS 4可以大大减轻这些问题。
NVIDIA借助RTX 50系列,引入了DLSS 4,该DLSS 4将AI模型升级到变压器神经网络(TNN),增强了质量和功能。以前,DLSS 3和DLSS 3.5使用了卷积神经网络(CNN),在大量数据集中培训,以分析场景及其元素。向TNN的过渡可以进行更深入的场景分析,使其可以处理的参数增加一倍,从而导致更清晰的游戏玩法,更好的细节保留和减少的工件。
DLSS 4的TNN也彻底改变了框架的发电。尽管DLSS 3.5在两个渲染框架之间插入一个人造框架,但DLSS 4的多框架生成可以每渲染框架产生多达四个人造框架,并可能具有四倍的帧速率。为了减轻对输入滞后的担忧,NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0,这大大减少了潜伏期。
尽管有这些进步,DLSS框架的生成有时仍会在移动物体后面表现出较小的鬼魂,尤其是在更高的设置下。 NVIDIA建议调整框架的生成以匹配显示器的刷新率,以避免屏幕撕裂和视觉伪像。
即使没有RTX 50系列,您也可以通过NVIDIA应用程序从新的TNN模型中受益,该应用程序使您可以将其用于DLSS超级分辨率和DLSS射线重建,并在游戏中启用DLSS Ultra ultra Performance Mode和DLAA,并且在不本质上支持这些选项的游戏中可以使用它。
DLSS是PC游戏中的一项关键技术,特别是对于那些绩效NVIDIA GPU的人。它可以实现更高的图形设置和分辨率,从而延长了GPU的寿命。随着图形卡的上升成本,DLSS通过调整设置或性能模式,提供了一种具有成本效益的方法来维持可播放的帧速率。
DLSS设定了PC游戏的新标准,促使竞争对手AMD和Intel开发了自己的增强技术,AMD FidelityFX超级分辨率(FSR)和Intel XE Super Sampling(XESS)。尽管NVIDIA的DLSS 4提供了卓越的图像质量和多帧的生成,但AMD和Intel的解决方案提供了可行的替代方案。
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的边缘在于其先进的AI功能,提供更清晰的图像和更一致的性能,并较少。但是,与AMD的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的FSR具有更广泛的兼容性。
NVIDIA的DLSS继续发展,有希望的持续改进以及对游戏体验的重大影响。虽然并非没有缺陷,但它为GPU提供了令人印象深刻的性能和寿命。随着AMD和Intel等竞争对手的发展,也可以推进他们的技术,选择合适的GPU涉及平衡成本,功能和游戏兼容性。 DLSS仍然是PC游戏世界中的基石,通过智能AI驱动的图形增强功能突破了可能的边界。
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