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DLSS：增强游戏性能解释了

作者 : Aria 更新日期 : Apr 09,2025

NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样是PC游戏世界中的革命性功能。自2019年推出以来，它不仅提高了游戏性能，而且还增加了NVIDIA的RTX图形卡的巨大价值和寿命，只要您正在玩支持它的众多游戏之一。

多年来，DLSS看到了几项更新，完善了其功能，有效性以及NVIDIA RTX世代的差异化功能。在本综合指南中，我们将深入研究DLSS是什么，其工作原理，其版本之间的区别以及为什么它对游戏玩家至关重要，即使是当前不使用NVIDIA硬件的玩家。

*Matthew S. Smith的其他贡献。

什么是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度学习超级抽样是NVIDIA的专有技术，旨在提高游戏的性能和视觉质量。 “超级抽样”一词是指它可以智能地高档游戏到更高分辨率的能力。这是通过在广泛的游戏数据中训练的神经网络来实现的，可以使其高档，而无需与手动在游戏中手动设置更高的分辨率相关的性能。

DLSS最初专注于升级，现在涵盖了提高图像质量的其他系统。其中包括DLSS射线重建，它利用AI来完善照明和阴影； DLSS框架的生成和多框架生成，它们使用AI插入框架并增强FPS；和DLAA（深度学习反叠缩），通过AI驱动的抗氧化剂增强了本地分辨率以外的图形。

超级分辨率是DLSS最知名的功能，与射线追踪结合使用时特别有用。在DLSS支持的游戏中，您可以从各种模式中进行选择，例如超级性能，性能，平衡和质量。在4K分辨率的Cyberpunk 2077之类的游戏中选择类似质量的模式意味着该游戏以1440p的速度呈现，这在您的GPU上更容易，然后DLSS将其提高到4K，导致帧速率明显高于本机4K的可实现。

DLSS的神经渲染与诸如棋盘渲染之类的较旧技术不同，因为它可以在本机分辨率上添加不可见的细节，并且在其他升级方法中丢失了细节。但是，它可能会引入诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的伪影，尽管DLSS 4已大大减少了这些伪影。

世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4

NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，该DLSS 4彻底改变了该技术背后的AI模型，从而提高了其质量和能力。 DLSS 3，包括带有框架生成的DLSS 3.5，使用了在庞大的视频游戏数据集中训练的卷积神经网络（CNN）。但是，DLSS 4转向变压器模型或TNN，该模型可以分析两倍的参数，从而更深入地了解场景和更复杂的处理。

这个新模型可显着改善DLSS超级抽样和DLSS射线重建，并保留更尖锐的游戏玩法的细节。它还可以增强框架的生成，DLSS 4的多框架生成能够为每个渲染框架生成四个人造框架，并可能具有四倍的帧速率。为了减轻对输入滞后的担忧，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，从而降低了延迟以保持响应能力。

尽管DLSS 4令人印象深刻，但并非没有缺陷。 AI生成的框架有时会导致移动物体后面的较小鬼影，尤其是在较高框架生成设置下。 NVIDIA明智地允许用户调整框架生成以匹配其显示器的刷新率，从而防止屏幕撕裂等问题。

即使没有RTX 50系列卡，您也可以使用NVIDIA应用程序从DLSS超级分辨率的新变压器模型和DLSS射线重建中受益，该应用程序还可以使DLSS Ultra性能模式和DLAA（如果不支持您的游戏）。

为什么DLSS对游戏至关重要？

DLSS是用于PC游戏的游戏改变者，特别是对于那些表现中等或低性能NVIDIA GPU的人。它允许访问更高的图形设置和决议，从而延长了价格上涨的GPU寿命。这款对消费者友好的功能是针对预算意识的游戏玩家的福音。

DLSS还激发了竞争，AMD和英特尔引入了自己的展望技术，AMD FidelityFX超级分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。尽管NVIDIA的DLSS 4提供了出色的图像质量和框架的生成功能，但竞争降低了许多游戏场景的价格效果。

NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess

NVIDIA的DLSS面临来自AMD的FidelityFX超级分辨率（FSR）和英特尔的XE Super Sampling（XESS）的竞争。 DLSS 4的高级AI模型在图像质量和框架生成方面具有显着优势，并具有最小的输入延迟。尽管AMD和Intel的技术提供了类似的放大和框架的生成，但NVIDIA的DLSS通常提供更清晰，更一致的视觉效果，而文物较少。

值得注意的是，与AMD的FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU独有的，并且需要游戏开发人员的实施。尽管DLSS支持的游戏的数量已大大增加，但它并不普遍，并且没有默认方法可以在所有游戏中启用它。