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DLSS技術的本質是什麽?

2021-07-16數位
dlss是不是透過降低畫質變相提高遊戲幀數呢

是的

這項技術的具體原理是什麽

這個問題我只能從一個遊戲玩家的角度,給你一個簡單版的回答,復雜的深度學習和AI理論我也不懂,不過知乎上可以找到類似的解釋。

DLSS全稱深度學習超級采樣。這個DL,就是Deep Learning,近幾年很火的深度學習,為的是讓機器(電腦)更聰明,能夠有學習、辨識影像等等的能力,也就是人工智慧。而SS超級采樣相信題主作為遊戲玩家肯定知道,SSAA抗鋸齒中的SS就是DLSS中的後半段,Super Sampling,指以比原生更高的分辨率輸出畫面。

同時,RTX系列顯卡中全部加入了Tensor Core這一硬體核心,這個東西初見於Titan V顯卡,是用來搞深度學習用的,效率非常的高。它在DLSS中扮演了舉足輕重的作用。

把上面這些串起來,就是DLSS的工作流程了:比如你的螢幕是4K的,但是遊戲中GPU先輸出一個低分辨率的畫面,比如1080p,然後這個畫面就被交給了Tensor Core處理,它會幫你把這個1080P腦補成4K,最終輸出到顯視器上。

此外,Tensor Core也沒有聰明到隨便給一張圖片就能給你腦補成更高的分辨率。所有支持DLSS的遊戲都是需要和NV合作,提供大量的、各個遊戲場景下的、超高分辨率的素材,來供NV訓練DLSS模型的。只有在顯卡經過了這麽多訓練之後,才知道這個遊戲該如何腦補成高分辨率。

然而,即使經過了這樣的針對性訓練,DLSS輸出的畫面畢竟還是「腦補」出來的,其必然會存在一定程度的細節缺失。同時這個畫質損失程度也會和遊戲有關,比如我個人感覺中Control的DLSS效果就很好,品質模式下和原生差異很小;而2077即使開品質模式也會有明顯的變糊、移動拖影的問題。

用一句話來總結DLSS的原理,就是聰明的顯卡輸出低分辨率的畫面並且腦補成高分辨率,由此提高幀數。