NVIDIA的DLSS（深度學習超級抽樣)通過顯著提高性能和圖像質量徹底改變了PC遊戲。本指南探討了DLSS，其運作，世代的進步以及與競爭技術的比較。
*Matthew S. Smith的貢獻。
了解DLSS
DLSS使用AI來將遊戲提高到更高的分辨率，具有最小的性能影響。最初專注於超級采樣，它現在合並：
- dlss射線重建： ai-增強的照明和陰影。
- DLSS框架生成和多幀生成： ai生成的幀，用於增加fps。
- 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)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。例如，在Cyberpunk 2077渲染中以1440p呈現DLSS質量的4K質量為1440p，將結果提高到4K，以增強FPS的顯著增強。盡管在本地分辨率上添加了看不見的細節，但它可以引入諸如陰影“冒泡”或閃爍的線條之類的小文物，盡管在DLSS 4中這些文物不太普遍。
DLSS 3對DLSS 4：世代相傳
DLSS 3（包括3.5)使用了卷積神經網絡（CNN)。使用RTX 50係列引入的DLSS 4采用了變壓器網絡（TNN)，分析了兩倍的參數，以獲得更深的場景理解。這導致：
- 優越的超級分辨率和射線重建：增強的細節和減少的偽影。
- 多幀生成：每個渲染框架生成四個人造框架，大幅增加了fps。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係列的獨有的，但可以通過NVIDIA應用程序用於較舊卡，啟用DLSS超級分辨率，射線重建，超級性能模式和DLAA。
DLSS對遊戲的影響
DLSS是PC遊戲的變革性，特別是對於中端或下端NVIDIA GPU。它可以釋放更高的設置和決議，從而延長GPU壽命並提供成本效益。盡管Nvidia開創了這一點，但AMD（FSR)和Intel（XESS)提供了競爭技術。
DLSS vs. FSR與XESS
DLSS 4的出色圖像質量和多幀生成提供了重要的優勢。雖然競爭對手提供了升級和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰，更清潔的視覺效果，較少的人工製品。但是，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，需要開發人員的實施。
結論
DLSS是改變遊戲規則的，不斷改進。雖然並非完美無缺，但它對性能和視覺保真度的影響卻很大。盡管存在替代方案，但DLSS仍然是一項領先的技術，盡管考慮到GPU成本和遊戲兼容性，但選擇取決於個人需求和預算。
