DLSS revolutioniert das Spielen: Ein Leitfaden für verbesserte Bilder

Nvidia's DLSS oder Deep Learning Super Samping, revolutionierte PC -Spiele. Es stärkt die Leistung und erweitert die Lebensdauer von NVIDIA -Grafikkarten - vorausgesetzt, das Spiel unterstützt es, eine Anzahl ständig wächst.

Seit seinem Debüt 2019 hat DLSS erhebliche Aktualisierungen erfahren, was sich auf die Funktionalität, Effektivität und Differenzierung über RTX -Generationen auswirkt. Dieser Leitfaden erklärt DLSS, seinen Betrieb, seine Variationen und die Relevanz auch für Nicht-Nvidia-Benutzer.

Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.

DLSS

verstehen

DLSS oder Deep Learning Super -Sampling ist die proprietäre Technologie von Nvidia zur Verbesserung der Spielleistung und der visuellen Treue. "Super -Sampling" bezieht sich auf die intelligente Hochschulen von Spielen auf höhere Auflösungen mit minimalem Leistungsaufwand, dank eines

geschultes

-Beausbriefungsdaten.

ursprünglich konzentriert sich auf Hochschulen und umfasst nun: DLSS-Ray-Rekonstruktion (AI-verstärkte Beleuchtung und Schatten); DLSS-Rahmengenerierung und Multi-Frame-Generierung (AI-inerierte Frames für höhere FPS); und DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing), die Bildverbesserungen mit AI-angetanter Anti-Aliasing für überlegene Grafiken jenseits der nativen Auflösung kombinieren. spiele

Superauflösung, besonders wichtig für die Strahlverfolgung, ist das herausragendste Merkmal. In unterstützten Spielen bieten Grafikmenüs DLSS -Modi (Ultra -Leistung, Leistung, ausgewogen, Qualität). Der ausgewählte Modus rendert eine niedrigere Auflösung (höhere FPS) und verwendet dann AI, um die native Auflösung zu verbessern. Zum Beispiel in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel von 1440p, die von DLSS auf 4K hochgeführt werden, was zu signifikant höheren Bildraten führt.

Die neuronale Renderung von DLSS unterscheidet sich jedoch von älteren Methoden wie dem Rendering von Schachbrett. Es kann Details hinzufügen, die bei der nativen Auflösung ohne DLS unsichtbar sind und Details bei anderen Hochskalierungstechniken beibehalten werden. Umgekehrt können Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien auftreten, obwohl sie in DLSS 4. erheblich verbessert wurden

DLSS 3 gegen DLSS 4: Ein Generationssprung

Die RTX 50-Serie führte DLSS 4 ein, revolutioniert das zugrunde liegende KI-Modell und verbessert die Qualität und Fähigkeiten.

DLSS 3 (einschließlich DLSS 3.5 mit Rahmenerzeugung) verwendete ein Faltungsverhältnis

(CNN). Es wurde auf riesigen Gaming -Daten trainiert und analysierte Szenen, räumliche Beziehungen, Kanten und andere Elemente. Fortschritte beim maschinellen Lernen erforderten jedoch eine Änderung. Neurales Netzwerk Neurales Netzwerk DLSS 4 verwendet ein Transformator -Modell (TNN), das die doppelten Parameter für ein tieferes Szenenverständnis analysiert. Dies ermöglicht eine ausgefeiltere Interpretation, einschließlich langfristiger Muster, was zu überlegenen Ergebnissen in allen DLSS-Aspekten führt. <🎵>

Dieses neue Modell verbessert die DLSS -Super -Sampling- und DLSS -Ray -Rekonstruktion dramatisch und behält feinere Details für schärfere Grafiken bei. Artefakte sind seltener. Die Rahmengenerierung erhält auch einen Schub. Während DLSS 3.5 einzelne Frames eingefügt wurde, erzeugt DLSS 4 vier künstliche Frames pro gerenderter Rahmen (DLSS-Multi-Frame-Generierung), wodurch die Bildrate oder die Verdoppelung oder Verdoppelung von Bildraten.

Um die Eingangsverzögerung zu mildern, integriert Nvidia Nvidia Reflex 2.0 (an anderer Stelle diskutiert), wodurch die Eingangslatenz signifikant reduziert wird. Nvidia kann zwar nicht makellos (kleinere Geister können auftreten, insbesondere bei höheren Rahmengenerierungseinstellungen), ermöglicht es den Benutzern, die Aktualisierungsrate ihres Monitors zu passen, die Leistung zu optimieren und Artefakte zu minimieren.

Die Multi-Frame-Generation von DLSS ist exklusiv für RTX 50-Serie, aber die Bildqualitätsvorteile des TNN-Modells erstrecken sich über die NVIDIA-App auf frühere Karten, wobei die DLSS-Ultra-Leistung und DLAA die DLSS-Leistung und DLAA ermöglicht, wo sie nicht nativ unterstützt werden.

Die Bedeutung von DLSS beim Spielen

DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Für NVIDIA-Karten mit mittlerer Reichweite oder Lower-End-Karten werden höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen freigeschaltet. Es erweitert auch die GPU -Lebensdauer und hält die spielbaren Bildraten durch Anpassung der Einstellungen oder Leistungsmodi bei. Dies ist für budgetbewusste Spieler von Vorteil.

DLSS wirkte sich signifikant auf das PC -Spiele aus und veranlasste AMD (FSR) und Intel (XES), konkurrierende Hochschulen -Technologien zu entwickeln. Während die Preisstrategien von NVIDIA in vielen Szenarien unbestreitbar das Preis-Leistungs-Verhältnis von Preis zu Leistung verbessert haben.

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DLSS vs. FSR vs. Xess

DLSS übertrifft die Wettbewerber (AMD FSR und Intel XES) aufgrund der überlegenen Bildqualität von DLSS 4 und einer Multi-Frame-Generation mit niedriger Latenz. Während AMD und Intel eine Hochskalierung und Rahmengenerierung anbieten, unterhält Nvidia einen Vorsprung im maschinellen Lernen. DLSS -Superauflösung und DLSS -Ray -Rekonstruktion liefern im Allgemeinen knackigere, sauberere Bilder mit weniger Artefakten.

Im Gegensatz zu AMD -FSR ist DLSS jedoch ausschließlich für NVIDIA -GPUs und erfordert die Implementierung der Entwickler. Während die Unterstützung erheblich erweitert ist, ist sie nicht allgemein garantiert.

Schlussfolgerung

Nvidia DLSS ist ein Spielveränderer, der sich ständig verbessert. Es ist nicht perfekt, aber seine Auswirkungen auf das Spielerlebnis und die GPU -Langlebigkeit sind erheblich. Während Wettbewerber existieren, bleibt DLSS eine führende Technologie. Spieler sollten GPU -Preisgestaltung, Funktionen und ihre Spieleinstellungen wiegen, um den optimalen Wert zu bestimmen. [🎜]