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，也就是人工智能。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這一硬件核心，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，質素模式下和原生差異很小；而2077即使開質素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。
