自2019年推出以來，NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣就徹底改變了PC遊戲。這項技術會大大提高性能並提高NVIDIA的RTX圖形卡的壽命，前提是您正在玩許多支持它的遊戲之一。多年來，DLSS看到了許多更新，改善了其功能和在NVIDIA的RTX世代的區分功能。在本綜合指南中，我們將探討什麼是DLSS，其工作原理，其版本之間的差異以及它很重要的原因 - 即使您當前不使用NVIDIA圖形卡。

*Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣，是一項專有技術，旨在提高遊戲中的性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞是指它使用經過廣泛遊戲數據訓練的神經網絡將游戲提高到更高分辨率的能力。與手動在遊戲中設置更高的分辨率相比，這允許更高的分辨率具有最小的性能影響。

除了最初的升級功能外，DLSS現在還包括其他幾種改善圖像質量的系統。其中包括使用AI來增強照明和陰影的DLSS射線重建； DLSS框架的生成和多框架生成，它們插入AI生成的幀以增強FPS；和DLAA（深度學習抗縮減），它在天然分辨率下應用AI增強的抗聲明。

超級分辨率是DLSS最知名的功能，與射線追踪配對時尤其有益。在受支持的遊戲中，您可以通過各種模式啟用DLS，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在Cyber​​punk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率表示該遊戲以1440p的速度呈現，然後DLSS然後將其提高到4K，因此由於較低的渲染分辨率和AI-AI輔助升級而導致較高的幀速率。

DLSS的神經渲染與諸如棋盤渲染之類的較舊技術有很大不同。它可以在本地分辨率上添加不可見的細節，並保留其他升級方法中丟失的細節。但是，它可能會引入“冒泡”陰影或閃爍線之類的文物，儘管DLSS 4大大降低了這些陰影。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

使用RTX 50系列，NVIDIA引入了DLSS 4，該DLSS 4利用了一種新的AI模型，稱為變壓器神經網絡（TNN）。該模型能夠分析DLSS 3中使用的捲積神經網絡（CNN）兩倍的參數，提供了增強的場景理解和處理。 TNN解釋遠程模式的能力會導致更清晰的遊戲玩法，更好的紋理細節和更少的視覺偽像。

DLSS 4的TNN模型還顯著改善了框架的生成。儘管DLSS 3.5可以在兩個本質渲染的幀之間插入一個框架，但DLSS 4的多幀生成可以生成每個渲染框架多達四個人造框架，從而大大提高幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，從而降低了延遲以保持響應能力。

儘管DLSS 4的多框架生成是RTX 50系列的獨有的，但是新的TNN模型的圖像質量好處可通過NVIDIA應用程序可為所有RTX用戶提供，這也允許在不本來支持這些選項的遊戲中啟用DLSS Ultra Exportion Mode和DLAA。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是用於PC遊戲的遊戲改變者，特別是對於具有中端或低性能NVIDIA圖形卡的用戶。它實現了更高的圖形設置和決議，否則這些設置將是無法實現的，從而延長了GPU的壽命。隨著圖形卡價格繼續上漲，DLSS通過調整設置或性能模式提供了一種具有成本效益的方式來維持可播放的幀速率。

DLSS還激發了競爭，AMD和英特爾引入了自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA的DLSS領先於圖像質量和框架發電能力，但比賽在許多遊戲方案中有助於降低性能障礙。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

NVIDIA的DLSS面臨來自AMD的FidelityFX超級分辨率（FSR）和英特爾的XE Super Sampling（XESS）的競爭。 DLSS 4的Advanced AI模型提供了較高的圖像質量和多幀的生成，其潛伏期低，使其比其競爭對手具有優勢。儘管AMD和Intel的技術提供了類似的升級和框架的生成，但Nvidia的機器學習能力通常會導致更清晰，更一致的圖像，而文物較少。

值得注意的是，與AMD的FSR不同，DLSS是NVIDIA圖形卡獨有的，並且需要遊戲開發人員的實現。儘管DLSS支持的遊戲的數量已大大增加，但並非所有遊戲都支持它，並且沒有默認方法可以在所有標題中啟用它。

結論

NVIDIA DLSS改變了遊戲行業，並繼續發展。這證明了Nvidia致力於增強遊戲體驗並延長GPU的壽命。儘管不是完美的，但DLSS最好會極大地影響您的遊戲體驗。借助AMD和Intel提供自己的展望解決方案，將GPU的成本和功能與您玩的遊戲相比，為您的需求提供最佳價值至關重要。