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通過各種更新而發展，改善了其功能和在NVIDIA RTX世代的區分。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為什麼對遊戲玩家至關重要，即使您當前不使用NVIDIA GPU。
*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現在還包含幾種即使不尺寸化的系統，這些系統即使可以提高圖像質量。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最知名的特徵，與射線追踪結合使用時特別有益。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，導致幀速率明顯高於本機4K渲染。
DLSS的神經渲染與諸如棋盤渲染之類的較舊技術不同，因為它可以在本機分辨率上添加不可見的細節，並且在其他升級方法中丟失了細節。但是，它可能會引入“冒泡”陰影或閃爍線等文物，儘管DLSS 4已大大減少。
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）。該模型是從DLSS 3和3.5中使用的捲積神經網絡（CNN）的重大升級，可以分析兩倍的參數，從而更深入地了解每個場景，並改善所有DLSS特徵的結果。
DLSS 4增強了超級抽樣和射線重建，保留了更尖銳的遊戲細節。它還顯著改善了框架的生成，DLSS多框架生成能夠為每個渲染框架生成四個人造框架，並可能具有四倍的幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA集成了Reflex 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GPU，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，這也使DLSS Ultra ultra性能模式和DLAA用於不本地支持這些選項的遊戲。
為什麼DLSS對遊戲至關重要？
DLSS是改變PC遊戲的遊戲規則，尤其是對於那些表現中等或較低的NVIDIA GPU的人。它允許訪問更高的圖形設置和分辨率，從而延長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來幫助維持可播放的幀速率，從而使其成為預算意識遊戲玩家的寶貴功能。
DLSS還刺激了競爭，AMD和英特爾分別引入了自己的展望技術，FidelityFX超級分辨率（FSR）和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比競爭對手具有優勢。儘管AMD和Intel提供了類似的放大和框架生成功能，但NVIDIA的機器學習技術通常提供更清晰，更一致的圖像，而工件較少。
值得注意的是，與AMD的FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，並且需要遊戲開發人員的實施。儘管DLSS支持的遊戲的數量已大大增加，但並非所有遊戲都支持它，並且沒有默認方法可以在所有標題中啟用它。
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DLSS可以最大程度地影響您的遊戲玩法。
但是，DLSS不再是該領域的唯一球員，AMD和Intel提供競爭性替代方案。選擇GPU時，必須考慮您玩的成本，功能和遊戲以確定最佳價值的最佳價值。
