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Cyberpunk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率意味著該遊戲以1440p的速度呈現，然後DLSS然後將其提高到4K，從而導致較低的渲染分辨率分辨率和AI升級，導致幀速率明顯更高。
DLSS的神經渲染與較舊技術（如棋盤渲染）不同，在其他升級方法中添加了本機分辨率不可見的詳細信息，並保留了丟失的細節。但是，它可以引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物，儘管DLSS 4大大減少了這些偽影。
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，可在所有DLSS功能中提供增強的場景理解和改進的結果。
DLSS 4的TNN模型可顯著改善超級採樣和射線重建，並保留更尖銳的遊戲玩法的細節。它還可以增強框架的生成，DLSS多框架生成能夠為每個渲染框架生成四個人造框架，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提供了令人印象深刻的進步，但並非沒有缺陷。 AI生成的框架有時會導致移動物體後面的較小鬼影，尤其是在較高框架生成設置下。 NVIDIA允許用戶調整框架生成以匹配其顯示器的刷新率，從而防止屏幕撕裂和視覺偽像等問題。
即使沒有RTX 50系列卡，您也可以使用NVIDIA應用程序從新的超級分辨率和射線重建模型中受益，該模型還可以啟用DLSS超級性能模式和DLAA，如果您的遊戲不支持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，特別是對於那些表現中等或較低性NVIDIA圖形卡的人。它可以實現更高的圖形設置和分辨率，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的發電能力，但在許多遊戲場景中，競爭降低了績效障礙。
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的出色圖像質量和多幀的生成功能使其具有優勢，儘管這三種技術都提供了智能的展望和框架生成。 DLSS通常提供一個更清晰，更一致的圖像，並且在遊戲過程中具有更少的工件。
但是，與AMD 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。雖然數百場遊戲現在支持DLSS，FSR和XESS，但可用性可能會有所不同，並且沒有默認的方法可以在所有遊戲中啟用DLSS。
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壽命的承諾。雖然不是完美的，但在正確優化時，DLSS會顯著影響您的遊戲玩法。
借助AMD和Intel提供自己的展望解決方案，市場具有競爭力，並且選擇正確的GPU涉及平衡成本，功能和遊戲兼容性。對於希望最大化其遊戲體驗和硬件投資的遊戲玩家來說，DLSS仍然是一種強大的工具。
