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與競爭技術的功能，演變和比較。
*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。 DLSS最初專注於升級，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FPS（多幀生成是DLSS 4獨家)。
- 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)提供了超級性能，性能，平衡和質量等模式。這些模式在較低的分辨率下呈現，然後使用AI提高本地分辨率，從而導致較高的幀速率。例如，在Cyberpunk 2077中以4K的質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現為4K。
雖然DLSS在本機分辨率上添加了不存在的細節，但它可以引入諸如Shadow“冒泡”或閃爍的線條之類的小文物。這些問題已大大減少，尤其是在DLSS 4中。
DLSS 3對DLSS 4：世代相傳
DLSS 3（包括3.5)利用卷積神經網絡（CNN)進行AI處理。 DLSS 4介紹了變壓器網絡（TNNS)，分析了兩倍的參數，以獲得更深入的場景理解。這導致：
- 優越的超級分辨率和射線重建：具有改進的細節保留率和更少的偽影。
- 多幀生成：每個渲染框架生成四個幀，大大增加了fps。與NVIDIA反射2.0配對以最大程度地減少輸入滯後。
盡管多幀生成是RTX 50係列的獨有，但TNN模型的好處可通過NVIDIA應用程序提供。該應用程序還啟用了不在本地支持的DLSS Ultra Performance和DLAA。
DLSS對遊戲的影響
DLSS是PC遊戲的變革性，尤其是對於中端或低端NVIDIA GPU。它允許訪問更高的設置和解決方案，延長GPU壽命並提供具有成本效益的性能提升。當Nvidia開創了這項技術時，AMD的FSR和Intel的XESS提供了替代方案。
DLSS vs. FSR與XESS
DLSS由於DLSS 4的出色圖像質量和多框架生成而保持鉛。雖然競爭對手可以提供展望和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰的視覺效果，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是一個改變遊戲規則的人，不斷發展。雖然並非完美無缺，但它對性能和視覺保真度的影響是不可否認的。但是，在對FSR和XESS等競爭技術評估DLSS時，請考慮GPU成本和遊戲兼容性。
