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。本指南解释了DLSS，其功能，世代的改进及其竞争格局。
马修·史密斯（Matthew S. Smith）的贡献。
了解DLSS
DLSS智能地上映游戏决议，最大程度地降低了性能影响。它的神经网络对游戏数据进行了广泛的培训，实现了这一壮举。除了升级之外，DLSS还合并：
- DLSS射线重建： AI增强的照明和阴影。
- DLSS框架生成和多帧生成：用于增加FPS的AI生成帧。
- DLAA（深度学习抗降解）： AI驱动的抗缩放，用于超出天然分辨率的出色图形。
DLSS超级分辨率（其最知名的功能）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上升到本机分辨率。例如，在Cyberpunk 2077的4K中，DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，从而提高帧速率。
尽管DLSS在本地分辨率上添加了看不见的细节，但它可以引入阴影“冒泡”或闪烁的线条等文物。这些问题已大大减轻，尤其是在DLS 4中。
DLSS 3至DLSS 4：量子飞跃
使用RTX 50系列引入的DLSS 4采用了变压器模型（TNN），而不是DLSS 3中使用的卷积神经网络（CNN）。TNN分析了更多参数，提供了更深入的场景理解和启用：
- 增强的超级分辨率和射线重建：改进的细节和减少的伪影。
- DLSS多框架生成：每个渲染框架生成四个人造框架，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DLSS 4的框架生成可能会导致次要的幽灵，但NVIDIA允许用户调整框架的生成水平以匹配其显示器的刷新率，从而优化性能并最大程度地减少工件。 TNN模型的好处超出了RTX 50系列； NVIDIA应用程序允许访问旧卡上改进的超级分辨率和射线重建。
DLSS对游戏的意义
DLSS是PC游戏的变革性。对于中端或低端NVIDIA GPU，它可以解锁更高的设置和决议。即使设置降低，它也可以通过保持可播放的帧速率来延长GPU寿命。尽管NVIDIA最初领导了市场，但AMD的FSR和Intel的XESS提供了竞争技术。但是，DLSS 4保持图像质量和框架发电能力的领先优势。
DLSS与FSR与XESS
虽然AMD FSR和Intel Xess提供了升级和框架的生成，但DLSS 4通常提供较少的图像质量，较少的人工制品。 DLSS对NVIDIA卡和开发人员实施的排他性仍然是关键的区别。
结论
NVIDIA DLSS是改变游戏规则的，不断改进。尽管并非完美无瑕，但它会大大增强游戏体验并延长GPU的寿命。 FSR和XESS的出现提供了替代方案，但DLSS 4目前具有性能和质量优势。玩家在做出购买决策时应考虑GPU定价，功能及其游戏库。
