NVIDIA的DLSS（深度學習超級抽樣)通過顯著提高性能和圖像質量徹底改變了PC遊戲。本指南探討了DLSS的功能，其各個世代的發展以及與競爭技術的比較。
*Matthew S. Smith的貢獻。
了解DLSS
DLSS智能地上映遊戲決議，最大程度地降低了性能影響。它的神經網絡對遊戲數據進行了廣泛的培訓，實現了這一壯舉。除了升級之外，DLSS還合並：
- dlss射線重建： AI增強照明和陰影質量。
- DLSS框架生成和多幀生成： ai生成的幀，用於增加fps。
- DLAA（深度學習抗縮減)： AI驅動的抗偏見超過天然分辨率的能力。
> DLSS超級分辨率（其最突出的功能)提供了各種模式（超級性能，性能，平衡，質量)。這些模式在較低的分辨率下呈現，然後提高到本地分辨率，從而顯著提高了幀速率。例如，在Cyberpunk 2077中以4K的質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，然後上升到4K，從而呈較高的fps。
盡管DLSS在本地分辨率下介紹了看不見的細節，但它可能會產生較小的文物，例如陰影“冒泡”或閃爍線。這些問題在DLSS 4中已大大減輕。
DLSS 3到DLSS 4：量子飛躍
使用RTX 50係列引入的DLSS 4使用了DLSS 3中使用的變壓器神經網絡（TNN)，而不是卷積神經網絡（CNN)。TNN分析了更多的參數，提供了更深入的了解場景的理解和啟示：
- 增強的超級分辨率和射線重建：優越的細節保存和減少的偽影。
- 多幀生成：每個渲染框架生成四個幀，大大增加了fps。與NVIDIA反射2.0配對以最大程度地減少輸入滯後。
盡管DLSS 4多幀生成是RTX 50係列的獨有的，但改進的TNN模型可用於DLSS Super Super分辨率和RAY通過NVIDIA應用程序，以及DLSS Ultra Ultra Performance和DLAA支持，用於缺乏這些選項的遊戲。
DLSS的意義
DLSS是PC遊戲的變革性。它可以在中距離或下端NVIDIA GPU上解鎖更高的設置和分辨率，從而延長了其壽命並具有良好的價值。在NVIDIA開創了這項技術的同時，AMD的FSR和Intel的XESS提供了競爭的解決方案。
DLSS vs. FSR與XESS
DLSS 4具有出色的圖像質量和多幀的生成功能，保持了重要的優勢。盡管AMD FSR和Intel Xess提供了性能的改進，但DLSS通常提供更清晰的視覺效果和更少的人工製品。但是，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，需要開發人員的實施。
結論
DLSS是改變遊戲規則的，不斷改進。雖然並非完美無缺，但它對遊戲的影響是不可否認的。它延長了GPU的壽命並提高性能，但是遊戲玩家在評估其總體價值時應考慮GPU定價和遊戲兼容性。 FSR和XESS等競爭技術的出現為增強遊戲體驗提供了進一步的選擇。
