NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣是PC遊戲的遊戲規則改變者。它大大提高了性能並延長NVIDIA圖形卡的壽命，但只要遊戲支持它 - 這個數字不斷增長。
自2019年首次亮相以來，DLSS經歷了許多改進，影響了不同RTX世代的運行，有效性和功能。本指南解釋了DLSS，其功能，版本之間的關鍵差異及其相關性，即使您當前不擁有NVIDIA卡。
Matthew S. Smith的其他貢獻。
什麼是DLSS？
NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣是NVIDIA的專有系統，可提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”是指它對更高分辨率的智能提高遊戲的智能提升，這得益於對廣泛的遊戲數據進行培訓的神經網絡，從而實現了最小的性能影響。
最初，DLSS最初著重於進行放大，現在結合了DLSS射線重建（AI-Enhanced Lighting和Shadows），DLSS框架的生成和多框架的生成（用於較高fps的AI插入框架）和DLAA（深度學習防空，將圖像質量增強與AI-Immimproved Antimants相結合的抗aliasics andicts andicts andicts andicts）的特徵。
超級分辨率，特別有用，可用於射線追踪，是其最突出的功能。在支持的遊戲中，DLSS模式（超級性能，性能，平衡，質量）調整渲染分辨率；該遊戲以較低的分辨率（較高的FPS）呈現，然後DLSS高檔到您的本地分辨率。例如，在Cyberpunk 2077中，以DLSS質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，然後上升到4K，導致幀速率明顯更高。至關重要的是，DLSS的神經渲染與舊技術等較舊技術不同。它可以在沒有DLSS的情況下以本地分辨率來添加細節，從而保留其他升級方法丟失的細節。然而，儘管有明顯的最小化，尤其是DLSS 4，但可能會發生諸如“冒泡”陰影或閃爍線之類的偽像。
世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4
RTX 50系列引入了DLSS 4，徹底改變了AI模型。要了解影響，讓我們檢查基礎的AI發動機。
DLSS 3（包括框架生成的DLSS 3.5）使用了卷積神經網絡（CNN）。經過大量的視頻遊戲數據培訓，分析了場景，空間關係，邊緣和其他元素。但是，機器學習的進步需要改變。
DLSS 4採用變壓器模型（TNN），更強大。它分析了兩倍的參數，以獲得更深入的場景理解。這允許更複雜的解釋，包括遠程模式，從而使所有DLSS方面都能更好地期待和更深入的處理。
這個新模型大大改善了DLSS超級抽樣和DLSS射線重建，保留了更精細的視覺效果並最大程度地減少人工製品的細節。撞擊立即引人注目。
多框架的生成也得到了顯著增強。雖然DLSS 3.5插入了一個幀，而DLSS 4每個渲染框架產生四個人造框架。這可以顯著提高幀速率，但為了減輕潛在的輸入滯後，NVIDIA綜合NVIDIA反射2.0（另一個討論的主題）。
儘管不完美（可能會發生較小的幽靈，尤其是在更高框架的生成設置），但NVIDIA提供了對框架生成的控制，建議與顯示器的刷新率相匹配的設置，以避免諸如屏幕撕裂之類的問題。
重要的是，儘管DLSS多框架生成獨有的RTX 50系列，但改進的TNN模型和圖像質量優勢可通過NVIDIA App提供DLSS Super分辨率和DLSS Ray重建，甚至可以啟用DLSS Ultra ultra Performance和DLAA，而DLAA則缺乏遊戲支持。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
DLSS是PC遊戲的變革性。對於中端或低端NVIDIA卡，它可以解鎖更高的圖形設置和決議。它還延長了GPU壽命，可以通過調整設置或性能模式來維持可播放的幀速率。這使其對預算意識的遊戲玩家非常有益。
DLSS廣泛影響了PC遊戲，激發了AMD FSR和Intel Xess等類似技術。儘管NVIDIA的定價策略是有爭議的，但不可否認的是，在許多情況下，DLS可以提高價格與性能比率。
NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess
DLSS面臨來自AMD FSR和Intel Xess的競爭。 DLSS 4的出色圖像質量和低潛伏期的多幀產生使其具有相當大的優勢。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，更一致的視覺效果，而文物較少。
但是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡獨有的，需要開發人員實施。儘管支持很普遍，但這並不普遍。
結論
NVIDIA DLSS是一項革命性的技術，不斷改進。它不是完美的，但是最好，它極大地增強了遊戲體驗並延長了GPU的壽命。儘管競爭對手正在出現，但DLSS仍然是PC遊戲中的重要因素，在性能和視覺效果方面具有令人信服的平衡。最終，最佳選擇取決於個人需求，GPU和遊戲的玩法。
