自2019年推出以来，NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样就彻底改变了PC游戏。这项尖端的技术提供了显着的性能增强，并提高了NVIDIA的RTX图形卡的寿命，尤其是用于支持它的游戏。在本综合指南中，我们将深入研究DLSS是什么，它的功能，其在不同RTX世代的发展，以及为什么它对游戏玩家至关重要，即使是当前不使用NVIDIA GPU的玩家。
*Matthew S. Smith的其他贡献。
什么是DLSS？
NVIDIA DLSS代表深度学习超级抽样，这是一个专有系统，旨在提高游戏的性能和视觉质量。 “超级抽样”方面是指它可以智能地将游戏提高到更高决议的能力。多亏了NVIDIA的神经网络，接受了广泛的游戏录像培训，DLSS实现了这一点，而无需您手动在游戏中设定更高分辨率的性能。
DLSS最初侧重于展望，现在涵盖了几种独立于分辨率变化而改善图像质量的系统。其中包括DLSS射线重建，它使用AI来提高照明和阴影质量； DLSS框架的生成和多框架生成，它们插入AI生成的帧以增强FPS；和DLAA（深度学习反逐叠），可以增强图像质量和抗氧化，超出本地分辨率的可能性。
超级分辨率是DLSS最知名的功能，与射线跟踪配对时特别有用。在受支持的游戏中，您可以选择各种DLSS模式，例如超级性能，性能，平衡和质量。例如，在Cyberpunk 2077中，选择DLSS质量模式的4K分辨率允许该游戏以1440p渲染，然后DLSS将其升至4K，从而使帧速率高于本机4K渲染允许。
DLSS的神经渲染与较旧的方法（如棋盘渲染）有很大不同，通常会在本地分辨率上添加不可见的细节，并保留在其他升级技术中丢失的细节。但是，它还可以引入诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的文物，尽管在DLSS 4中已大大减少了这些伪影。
世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4
NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，该DLSS 4大修了AI模型，以极大地提高质量和能力。 DLSS 3，包括带有框架生成的DLSS 3.5，使用了经过大量游戏数据训练的卷积神经网络（CNN）来分析场景和空间关系。但是，随着机器学习的发展，自2022年首次亮相以来，DLSS 4向更复杂的变压器模型（TNN）转变。
DLSS 4中的TNN模型是参数数量的两倍，可以更深入地了解场景和对未来帧的更准确预测。这会导致更清晰的游戏玩法，改进的纹理细节以及减少的人工制品，例如冒泡阴影和闪烁的线条。 DLSS 4的多框架生成可产生每个渲染框架多达四个人造框架，从而显着提高帧速率。
为了减轻对输入滞后的担忧，NVIDIA DLSS与Reflex 2.0配对，从而降低了保持游戏响应能力的延迟。虽然DLSS框架的生成有时会引入较小的幽灵，尤其是在较高的设置下，但NVIDIA提供了可自定义的选项来匹配显示器的刷新率，从而最大程度地减少了屏幕撕裂和视觉文物等问题。
即使没有RTX 50系列，您也可以通过NVIDIA应用程序从新的Transformer模型的图像质量增强中受益，该应用程序也支持DLSS Ultra性能模式和DLAA，如果不是您的游戏本地支持的话。
为什么DLSS对游戏至关重要？
DLSS是用于PC游戏的游戏改变者，特别是对于那些表现中等或低性能NVIDIA GPU的人。它实现了更高的图形设置和决议，否则这些设置将是无法实现的，从而延长了GPU的寿命。在GPU价格继续上涨的时代，DLSS通过调整设置或性能模式来帮助维持可播放的帧速率，从而成为预算意识游戏玩家的宝贵工具。
此外，DLSS刺激了竞争，促使AMD和Intel开发了自己的展望技术，AMD FidelityFX超级分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。尽管DLSS以其出色的图像质量和框架的生成功能设定了高标准，但这些替代方案为游戏玩家提供了更多选择。
NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess
NVIDIA的DLSS面临来自AMD的FidelityFX超级分辨率（FSR）和英特尔的XE Super Sampling（XESS）的竞争。尽管AMD和Intel在智能上扫描和框架生成方面的努力，但DLSS 4的改进图像质量和多帧发电能力使其具有显着优势。 DLSS超级分辨率和射线重建通常会提供更清晰，更一致的视觉效果，而伪影则更少。
但是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU的独有的，需要游戏开发人员实施。尽管现在有数百个游戏支持DLSS，但与FSR和XESS一起，可用性可能会有所不同，并且没有默认的启用选项。
结论
NVIDIA DLSS改变了游戏行业，并继续发展。它的持续改进表明，NVIDIA致力于增强游戏体验并延长GPU的寿命。虽然不是完美的，但DLSS会极大地影响您的游戏，尤其是在与GPU和您玩的特定游戏的成本保持平衡时。
借助AMD和Intel提供自己的提升解决方案，竞争非常激烈，为游戏玩家提供了更多的选择。与任何PC游戏技术一样，必须权衡GPU的成本和功能与您喜欢的游戏，以找到最佳的需求。
