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。它的成功取决于不断增长的游戏的支持，从而最大程度地提高了NVIDIA的RTX图形卡的价值和寿命。
自2019年首次亮相以来，DLSS已进行了大量升级，影响了其功能，有效性和RTX世代之间的区别。本指南剖析了DLSS，解释其机制，变化和相关性，甚至对于非NVIDIA用户也是如此。
*Matthew S. Smith的其他贡献。
了解DLSS
DLSS智能地将游戏的分辨率智能地设置为更高的设置，其性能最低，这要归功于对广泛的游戏数据进行培训的神经网络。这种“超级抽样”最初构成了DLSS的核心，但现在涵盖了几种图像质量增强：DLSS射线重建（AI-Enhanced Lighting and Shadows)，DLSS框架生成和多帧生成（用于较高的FPS的AI插入框架)，和DLAA（深度学习反相商，超过本地分辨率质量)。
超级分辨率，DLSS的旗舰功能（尤其是带有射线跟踪)，在较低分辨率的较高fps的游戏中呈现游戏，然后使用AI将AI提高到本地分辨率。例如，在Cyberpunk 2077中以DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度渲染，然后上升到4K，从而增加了帧速率。
尽管DLSS通过在本地分辨率上添加详细信息而超过旧技术，例如棋盘渲染，但可能会出现潜在的伪像，例如“冒泡”阴影或闪烁的线条。但是，这些问题已显着最小化，特别是在DLSS 4中。
DLSS 3对DLSS 4：世代相传
RTX 50系列引入了DLSS 4，利用了DLSS 3中使用的变压变压器模型（TNN)而不是卷积神经网络（CNN)（包括DLSS 3.5的框架生成)。 TNN分析了两倍的参数，提供了更深入的场景理解并实现了更复杂的解释，包括远程模式。
这导致了优越的超级分辨率和射线重建，保留了更精细的细节并减少了人工制品。 DLSS 4的多框架生成每个渲染框架产生四个人造框架，从而大大提高了帧速率。 NVIDIA反射2.0减轻潜在的输入滞后。
虽然可能会发生较小的幽灵，尤其是在更高框架的生成设置下，NVIDIA允许用户调整框架生成以匹配其显示器的刷新率，从而优化性能并最大程度地减少屏幕撕裂等问题。即使没有RTX 50系列，也可以通过NVIDIA应用程序访问改进的TNN模型，用于超级分辨率和射线重建以及DLSS Ultra Performance和DLAA。
DLSS在游戏中的意义
DLSS是PC游戏的变革性，尤其是对于中端或低端NVIDIA GPU。它可以解锁更高的图形设置和分辨率，从而延长GPU寿命并提供具有成本效益的性能改进。尽管NVIDIA开创了DLSS，但AMD的FSR和Intel的XESS提供了竞争技术。
DLSS vs. FSR与XESS
DLSS超过了具有出色图像质量（尤其是DLSS 4)和低延迟多帧生成的竞争对手。尽管AMD和Intel提供了放大和框架的生成，但DLSS通常提供更少的视觉效果，而伪影则更少。但是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡独有的，需要开发人员实施。
结论
DLSS仍然是一项开创性的技术，不断改善和延长GPU的寿命。虽然并非完美无缺，但它对游戏的影响是不可否认的。尽管存在替代方案，但DLSS始终如一地将其视为领先的技术。但是，游戏玩家应权衡GPU成本和功能与他们的游戏偏好，以确定最佳价值。
