NVIDIA的DLSS（深度学习超级抽样)通过显着提高性能和图像质量彻底改变了PC游戏。本指南探讨了DLSS与竞争技术的功能，演变和比较。
*Matthew S. Smith的贡献。
了解DLSS
DLSS使用AI来将游戏提高到更高的分辨率，具有最小的性能影响。 DLSS最初专注于升级，现在合并：
- dlss射线重建： ai-增强的照明和阴影。
- DLSS框架生成和多帧生成： ai生成的FPS（多帧生成是DLSS 4独家)。
- DLAA（深度学习反逐叠)： AI驱动的抗降解剂在本地分辨率下以优越的图像质量。
DLSS超级分辨率（其最突出的功能)提供了超级性能，性能，平衡和质量等模式。这些模式在较低的分辨率下呈现，然后使用AI提高本地分辨率，从而导致较高的帧速率。例如，在Cyberpunk 2077中以4K的质量为4K，游戏以1440p的速度呈现为4K。
虽然DLSS在本机分辨率上添加了不存在的细节，但它可以引入诸如Shadow“冒泡”或闪烁的线条之类的小文物。这些问题已大大减少，尤其是在DLSS 4中。
DLSS 3对DLSS 4：世代相传
DLSS 3（包括3.5)利用卷积神经网络（CNN)进行AI处理。 DLSS 4介绍了变压器网络（TNNS)，分析了两倍的参数，以获得更深入的场景理解。这导致：
- 优越的超级分辨率和射线重建：具有改进的细节保留率和更少的伪影。
- 多帧生成：每个渲染框架生成四个帧，大大增加了fps。与NVIDIA反射2.0配对以最大程度地减少输入滞后。
虽然多帧生成是RTX 50系列的独有，但TNN模型的好处可通过NVIDIA应用程序提供。该应用程序还启用了不在本地支持的DLSS Ultra Performance和DLAA。
DLSS对游戏的影响
DLSS是PC游戏的变革性，尤其是对于中端或低端NVIDIA GPU。它允许访问更高的设置和解决方案，延长GPU寿命并提供具有成本效益的性能提升。当Nvidia开创了这项技术时，AMD的FSR和Intel的XESS提供了替代方案。
DLSS vs. FSR与XESS
DLSS由于DLSS 4的出色图像质量和多框架生成而保持铅。虽然竞争对手可以提供展望和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰的视觉效果，较少的人工制品。但是，DLSS是NVIDIA GPU独有的，需要开发人员的实施。
结论
DLSS是一个改变游戏规则的人，不断发展。虽然并非完美无缺，但它对性能和视觉保真度的影响是不可否认的。但是，在对FSR和XESS等竞争技术评估DLSS时，请考虑GPU的成本和游戏兼容性。
