NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样彻底改变了PC游戏。这项技术大大提高了性能，并延长了NVIDIA图形卡的寿命，但只要游戏支持它 - 这个数字不断增长。
自2019年首次亮相以来，DLSS经历了大量更新，改善了功能并区分RTX卡期。本指南解释了DLSS，其操作，变化和相关性，即使对于非NVIDIA用户也是如此。
Matthew S. Smith的其他贡献。
了解DLSS
DLSS（深度学习超级抽样）是NVIDIA的专有系统，可提高游戏性能和图像质量。 “ Super Sampling”是指将游戏对更高的分辨率进行智能提升，其性能最低，这要归功于对广泛的游戏玩法进行培训的神经网络。
初始DLSS的重点是放大。但是，它现在包含：DLSS射线重建（AI增强的照明和阴影）； DLSS框架生成和多帧生成（较高fps的AI插入帧）；和DLAA（深度学习反叠缩），用于超过本地分辨率功能的出色图形。
超级分辨率仍然是最突出的特征，尤其是在射线追踪中。 DLSS支持的游戏通常提供超级性能，性能，平衡和质量模式。每个渲染均以较低的分辨率（较高的FPS）和使用AI的高度分辨率呈现。例如，在Cyberpunk 2077中，以DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，然后上升到4K，导致帧速率明显更高。
DLSS的神经渲染与旧方法等较旧的方法不同。它可以在没有DLSS的情况下以本地分辨率来添加细节，从而保留其他升级技术丢失的细节。但是，诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的伪像，尽管在DLSS 4中大大减少了。
DLSS 3对DLSS 4：世代相传
RTX 50系列引入了DLSS 4，该系列具有改进的AI模型，可提供出色的质量和功能。 DLSS 3（包括框架生成的3.5）使用了卷积神经网络（CNN）。 DLSS 4采用了变压器模型（TNN），分析了两倍的参数，以获得更深入的场景理解。
这允许出色的DLSS超级采样和DLSS射线重建，保留更细节并减少伪影。 DLSS 4的TNN也显着改善了框架的生成。虽然DLSS 3.5插入了一个帧，而DLSS 4每渲染框架（多帧生成）产生4个帧，可能是三倍或四倍体帧速率。
NVIDIA反射2.0最小化输入延迟以保持响应能力。仍可能发生移动物体后面的小幽灵，尤其是在更高框架的生成设置下。 NVIDIA建议调整框架生成以匹配显示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等问题。
非RTX 50系用户仍然可以受益。虽然多帧生成是独家的，但TNN模型的图像质量改进可通过NVIDIA应用程序获得，从而使DLSS Ultra Performance和DLAA无支持。
DLSS在游戏中的重要性
DLSS是PC游戏的变革性。对于中端或低端NVIDIA卡，它可以解锁更高的图形设置和决议。它还延长了GPU寿命，通过调整设置或性能模式来保持可播放的帧速率。这对注重预算意识的游戏玩家来说是一个重大好处。
DLSS的影响范围超出了NVIDIA。 AMD的FSR和英特尔的XESS是竞争对手。尽管这些提供了放大和框架的生成，但DLSS 4通常提供出色的图像质量和更少的文物。但是，DLSS是NVIDIA卡独有的，需要开发人员实施。
NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess
由于DLSS 4的图像质量和低延迟的多框架生成，DLSS具有优势。尽管AMD FSR和Intel Xess提供了改进，但DLSS通常提供更清晰，更一致的视觉效果。但是，DLSS的NVIDIA排他性和对开发人员实施的依赖是关键差异。
结论
NVIDIA DLSS是一个改变游戏规则的人，不断改善。虽然并非完美无缺，但它对游戏体验和GPU寿命的影响是巨大的。但是，AMD和英特尔提供竞争技术。玩家应考虑GPU价格，功能及其游戏库，以确定最佳价值。
