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。本指南探讨了DLSS的功能，其各个世代的发展以及与竞争技术的比较。
*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增强照明和阴影质量。
- DLSS框架生成和多帧生成： ai生成的帧，用于增加fps。
- DLAA（深度学习抗缩减)： AI驱动的抗声明，用于超过天然分辨率功能的优质图形。
> DLSS超级分辨率（其最突出的功能)提供了各种模式（超级性能，性能，平衡，质量)。这些模式在较低的分辨率下呈现，然后提高到本地分辨率，从而显着提高了帧速率。例如，在Cyberpunk 2077中以4K的质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，然后上升到4K，从而呈较高的fps。
尽管DLSS在本地分辨率下介绍了看不见的细节，但它可能会产生较小的文物，例如阴影“冒泡”或闪烁线。这些问题在DLSS 4中已大大减轻。
DLSS 3到DLSS 4：量子飞跃
使用RTX 50系列引入的DLSS 4使用了DLSS 3中使用的变压器神经网络（TNN)，而不是卷积神经网络（CNN)。TNN分析了更多的参数，提供了更深入的了解场景的理解和启示：
- 增强的超级分辨率和射线重建：优越的细节保存和减少的伪影。
- 多帧生成：每个渲染框架生成四个帧，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。
尽管DLSS 4多帧生成是RTX 50系列的独有的，但改进的TNN模型可用于DLSS Super Super分辨率和RAY通过NVIDIA应用程序，以及DLSS Ultra Ultra Performance和DLAA支持，用于缺乏这些选项的游戏。
DLSS的意义
DLSS是PC游戏的变革性。它可以在中距离或下端NVIDIA GPU上解锁更高的设置和分辨率，从而延长了其寿命并具有良好的价值。在NVIDIA开创了这项技术的同时，AMD的FSR和Intel的XESS提供了竞争的解决方案。
DLSS vs. FSR与XESS
DLSS 4具有出色的图像质量和多帧的生成功能，保持了重要的优势。尽管AMD FSR和Intel Xess提供了性能的改进，但DLSS通常提供更清晰的视觉效果和更少的人工制品。但是，DLSS是NVIDIA GPU独有的，需要开发人员的实施。
结论
DLSS是改变游戏规则的，不断改进。虽然并非完美无缺，但它对游戏的影响是不可否认的。它延长了GPU的寿命并提高性能，但是游戏玩家在评估其总体价值时应考虑GPU定价和游戏兼容性。 FSR和XESS等竞争技术的出现为增强游戏体验提供了进一步的选择。
