NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样是PC游戏的游戏规则改变者。它大大提高了性能并延长NVIDIA图形卡的寿命，但只要游戏支持它 - 这个数字不断增长。
自2019年首次亮相以来，DLSS经历了许多改进，影响了不同RTX世代的运行，有效性和功能。本指南解释了DLSS，其功能，版本之间的关键差异及其相关性，即使您当前不拥有NVIDIA卡。
Matthew S. Smith的其他贡献。
什么是DLSS？
NVIDIA DLSS或深度学习超级抽样是NVIDIA的专有系统，可提高游戏性能和图像质量。 “超级抽样”是指它对更高分辨率的智能提高游戏的智能提升，这得益于对广泛的游戏数据进行培训的神经网络，从而实现了最小的性能影响。
最初，DLSS最初着重于进行放大，现在结合了DLSS射线重建（AI-Enhanced Lighting和Shadows），DLSS框架的生成和多框架的生成（用于较高fps的AI插入框架）和DLAA（深度学习防空，将图像质量增强与AI-Immimproved Antimants相结合的抗aliasics andicts andicts andicts andicts）的特征。
超级分辨率，特别有用，可用于射线追踪，是其最突出的功能。在支持的游戏中，DLSS模式（超级性能，性能，平衡，质量）调整渲染分辨率；该游戏以较低的分辨率（较高的FPS）呈现，然后DLSS高档到您的本地分辨率。例如，在Cyberpunk 2077中，以DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，然后上升到4K，导致帧速率明显更高。至关重要的是，DLSS的神经渲染与旧技术等较旧技术不同。它可以在没有DLSS的情况下以本地分辨率来添加细节，从而保留其他升级方法丢失的细节。然而，尽管有明显的最小化，尤其是DLSS 4，但可能会发生诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的伪像。
世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4
RTX 50系列引入了DLSS 4，彻底改变了AI模型。要了解影响，让我们检查基础的AI发动机。
DLSS 3（包括框架生成的DLSS 3.5）使用了卷积神经网络（CNN）。经过大量的视频游戏数据培训，分析了场景，空间关系，边缘和其他元素。但是，机器学习的进步需要改变。
DLSS 4采用变压器模型（TNN），更强大。它分析了两倍的参数，以获得更深入的场景理解。这允许更复杂的解释，包括远程模式，从而使所有DLSS方面都能更好地期待和更深入的处理。
这个新模型大大改善了DLSS超级抽样和DLSS射线重建，保留了更精细的视觉效果并最大程度地减少人工制品的细节。撞击立即引人注目。
多框架的生成也得到了显着增强。虽然DLSS 3.5插入了一个帧，而DLSS 4每个渲染框架产生四个人造框架。这可以显着提高帧速率，但为了减轻潜在的输入滞后，NVIDIA综合NVIDIA反射2.0（另一个讨论的主题）。
尽管不完美（可能会发生较小的幽灵，尤其是在更高框架的生成设置），但NVIDIA提供了对框架生成的控制，建议与显示器的刷新率相匹配的设置，以避免诸如屏幕撕裂之类的问题。
重要的是，尽管DLSS多框架生成独有的RTX 50系列，但改进的TNN模型和图像质量优势可通过NVIDIA App提供DLSS Super分辨率和DLSS Ray重建，甚至可以启用DLSS Ultra ultra Performance和DLAA，而DLAA则缺乏游戏支持。
为什么DLSS对游戏至关重要？
DLSS是PC游戏的变革性。对于中端或低端NVIDIA卡，它可以解锁更高的图形设置和决议。它还延长了GPU寿命，可以通过调整设置或性能模式来维持可播放的帧速率。这使其对预算意识的游戏玩家非常有益。
DLSS广泛影响了PC游戏，激发了AMD FSR和Intel Xess等类似技术。尽管NVIDIA的定价策略是有争议的，但不可否认的是，在许多情况下，DLS可以提高价格与性能比率。
NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess
DLSS面临来自AMD FSR和Intel Xess的竞争。 DLSS 4的出色图像质量和低潜伏期的多帧产生使其具有相当大的优势。虽然竞争对手提供了升级和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰，更一致的视觉效果，而文物较少。
但是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡独有的，需要开发人员实施。尽管支持很普遍，但这并不普遍。
结论
NVIDIA DLSS是一项革命性的技术，不断改进。它不是完美的，但是最好，它极大地增强了游戏体验并延长了GPU的寿命。尽管竞争对手正在出现，但DLSS仍然是PC游戏中的重要因素，在性能和视觉效果方面具有令人信服的平衡。最终，最佳选择取决于个人需求，GPU和游戏的玩法。
