Nvidia的DLSS或深度學習超級抽樣是自2019年引入以來的PC遊戲的革命性功能。它提高了性能和圖像質量，增加了價值並延長了NVIDIA的RTX圖形卡的壽命。本指南將探討什麼是DLSS，它的功能，其在各個世代的發展以及其重要性，即使您當前不使用NVIDIA GPU。
Matthew S. Smith的其他貢獻。
什麼是DLSS？
NVIDIA DLSS代表深度學習超級抽樣，是一項專有技術，旨在提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞是指使用經過廣泛的遊戲數據訓練的神經網絡將高檔遊戲提高到更高分辨率的能力。這可以提供更好的視覺效果，而無需在遊戲中手動設置更高分辨率的性能。
DLSS已演變為包括幾個簡單的高尺度的高級系統：
- DLSS射線重建使用AI來改善照明和陰影質量。
- DLSS框架的生成和多框架生成使用AI插入其他幀，從而大大提高幀速率。
- DLAA（深度學習抗縮減）增強了圖像質量並應用了AI改良的抗聲明，提供的視覺效果優於天然分辨率。
與射線追踪結合使用時，最知名的功能，超級分辨率特別有益。在DLSS支持的遊戲中，您可以以各種模式啟用DLS，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在Cyberpunk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率允許遊戲以1440p渲染，這更容易處理，然後將其提高到4K，從而使幀速率高於本地4K時可達到的幀率。
DLSS的神經渲染與較舊技術（如棋盤渲染）不同，在本機分辨率上添加了不可見的詳細信息，並保留了其他高尺度方法中丟失的細節。但是，它可以引入諸如“冒泡”陰影或閃爍線之類的偽影，儘管DLSS 4已大大減少。
世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4
借助RTX 50系列，NVIDIA引入了DLSS 4，從而增強了使用的AI模型，可顯著提高質量和能力。 DLSS 3（包括帶有框架生成的DLSS 3.5）使用了在龐大的視頻遊戲數據集中訓練的捲積神經網絡（CNN）。 DLSS 4轉向變壓器模型或TNN，能夠更深入地分析兩倍的參數並了解場景的兩倍。這導致了更清晰的遊戲玩法，並改進了細節和較少的工件。
DLSS 4的TNN模型還增強了框架的生成，使DLSS多框架生成可以在每個渲染框架中最多插入四個人造框架，並可能具有四倍的幀速率。 NVIDIA Reflex 2.0集成以最大程度地減少輸入滯後，從而確保響應式遊戲玩法。但是，框架的產生有時會引起較小的幽靈，尤其是在較高的設置下。 NVIDIA建議調整框架生成以匹配顯示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等問題。
即使沒有RTX 50系列，您也可以通過NVIDIA應用程序的DLSS超級分辨率的新變壓器模型和DLSS射線重建，該模型還提供DLSS Ultra性能模式和DLAA。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
DLSS是現代PC遊戲中的一項關鍵技術，可以在中端或低性能NVIDIA GPU上進行更高的圖形設置和決議。它延長了GPU的壽命，使遊戲玩家可以通過調整設置來維持可玩的幀速率，考慮到GPU價格上漲，這是特別有益的。
DLSS激發了競爭，AMD和Intel開發了自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管DLSS在圖像質量和框架生成方面設定了高標準，但它是NVIDIA GPU獨有的，並且需要遊戲開發人員的實現。
NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess
DLSS面臨來自AMD FSR和英特爾XESS的競爭。 DLSS 4提供了較高的圖像質量和較低潛伏期的多幀生成，從而具有重要優勢。儘管FSR和XESS提供了類似的放大和框架生成，但它們通常會產生一致的圖像質量和更多的人工製品。
值得注意的是，與更普遍可訪問的FSR不同，DLSS僅在NVIDIA GPU上可用，並且取決於開發人員的支持。
結論
NVIDIA DLSS繼續發展和增強遊戲體驗，這表明了Nvidia對持續改進的承諾。雖然不是完美的，但DLSS可以顯著影響您的遊戲玩法並延長GPU的壽命。借助AMD和Intel提供競爭技術，遊戲玩家必須權衡GPU的成本和功能與他們玩遊戲以找到最佳價值的遊戲。
