发布日期：2024-03-29 来源: 网络 阅读量（ ）
，它始于 3D 游戏，又被广大游戏玩家戏称为“大力水手”。如今它已更新发展到了 DLSS 3.5，并已登陆包括 NVIDIA Omniverse、D5、Chaos Vantage 在内的专业 NVIDIA DLSS，全称叫做 Deep Learning Super Sampling（深度学习超级采样）。由 NVIDIA RTX GPU 上的专用（即TensorCore）提供支持，是一个经过改进的全新深度学习神经网络，能够在提高帧数的同时生成精美、清晰的实时渲染图像。 用最简单的话来说，DLSS 就像大力水手一般，靠吃 AI算法这颗“菠菜”开挂，“脑补”出实时渲染中缺失的像素，从而提升实时渲染的帧数。开启 DLSS 之后，GPU 只需要先输出一个或多个低分辨率的画面，DLSS 就能调用 GPU 的 Tensor Core 进行 AI 运算，“脑补”出高分辨率画面并输出，以达到高分辨率下提升实时渲染帧数的效果。 展开来说 NVIDIA DLSS 深度学习超级采样这项技术的线D 游戏中，渲染的帧并非直接显示，而是先对其执行后期处理图像增强步骤。在此步骤中，将来自多个渲染帧的输入组合在一起，以在保留细节的同时，消除诸如锯齿等视觉失真现象。例如，时域抗锯齿 (TAA) 是目前最常用的图像增强算法之一，这是一种基于着色器的算法，使用运动矢量组合两帧，以确定在何处对前一帧进行采样。然而，这种图像增强过程从根本上来说很难正确实行。而这类没有清晰算法解决方案的图像分析和优化问题可通过应用 AI 来完美解决。为解决这一难题而开发的深度神经网络 (DNN) 模型被称为深度学习超级采样 (DLSS)。 DLSS 针对一组给定输入样本所产生的输出质量要比 TAA 高得多，虽然 TAA 以最终目标分辨率渲染，然后组合帧，而 DLSS 通过消除细节，能够以更低的输入样本数更快地渲染，这意味着以目标分辨率得到的结果与 TAA 结果的质量不相上下，但是只需执行大约一半的着色工作。在 DLSS 的训练过程中，DLSS 将有机会学习如何根据大量超高质量的示例生成所需的输出。为了训练网络，需要收集成千上万的“真值”参考图像，这些图像均采用黄金标准方法渲染，具有出色的图像质量，即 64 倍超级采样。 64 倍超级采样 (64xSS)是指我们在像素内以 64 个不同的偏移量进行着色，然后将输出组合在一起，生成具有理想细节并抗锯齿的优质图像，而不是对每个像素进行一次着色处理。同时还会捕捉与之相匹配的正常渲染的原始输入图像。接下来乐鱼体育，开始训练 DLSS 网络来匹配 64xSS 输出帧，通过遍历每个输入，要求 DLSS 产生一个输出，测量其输出与 64xSS 目标之间的差值，并根据差值调节网络中的权重，这个过程称为反向传播。经过多次迭代后，DLSS 可以自行学习生成接近 64xSS 质量的图像，同时还避免出现影响 TAA 等传统方法的模糊、不清晰和透明问题。 总之，DLSS 是利用深度神经网络来提取所渲染场景的特征，并通过智能地组合多帧中的细节来构造高质量的最终图像，画质与传统渲染方式相差无几，但性能更高。 而利用专用的 Tensor Core 的 AI 渲染技术，可提供令人惊叹的强大性能，不仅能提升帧率，还能提供足够的性能优化空间，从而以较低的消耗增强了图形显示性能，提高了分辨率，甚至可以将分辨率提升至 8K乐鱼体育什么是NVIDIA DLSS？NVIDIA DLSS的发展过程。 目前，NVIDIA DLSS 已更新迭代到 DLSS 3.5 版本。下面就一起梳理下 DLSS 发展史中几次重大的更新。 2018 年 8 月，随着 NVIDIA RTX 20 系列显卡的正式发布，NVIDIA DLSS 技术首次问世，并引入到了 NVIDIA Turing 架构的 GPU 显卡。NVIDIA 推出 NVIDIA DLSS 的初衷，是利用基于 AI 的超高分辨率技术重新定义实时渲染，在减少像素渲染的基础上，使用 AI 构建更清晰、更高分辨率的图像。 DLSS 2 也是由 RTX GPU 上的专用 AI 处理器 Tensor Core 提供支持，是一个经过改进的全新深度学习神经网络，能够提高帧速率，同时生成精美、清晰的实时渲染图像。DLSS 2 为实时渲染提供了充足的性能，有助于在开启光线追踪的效果下，提高输出的高分辨率帧数。 出色的图像质量：DLSS 2 可在仅渲染四分之一到半数像素的前提下，提供与原始分辨率相媲美的画质。其采用全新时间反馈技术，能够实现更清晰的图像细节，同时提高帧与帧之间的稳定性。 在不同 RTX 显卡和分辨率上均具有出色的扩展性：全新 AI 网络能够更高效地使用 Tensor Cores，执行速度比原始版本快一倍。这不仅有助于提高帧率，还可消除以前显卡、设置和分辨率上的限制。 一个适用于所有游戏的网络：原始 DLSS 需要针对每个新游戏训练 AI 网络。DLSS 2 则使用非特定于某一游戏的内容开展训练，从而能够提供一个跨游戏使用的通用网络。这意味着游戏集成更快，最终将能支持更多 DLSS 游戏。 自定义化选项：DLSS 2 为用户提供“质量”(Quality)、“平衡”(Balanced) 和“性能”(Performance) 这 3 种画质模式来控制游戏的内部渲染分辨率；启用“性能”(Performance) 模式后，可实现高达 4 倍的超高分辨率（即从 1080p 到 4K）。这意味着用户选择更丰富，性能提升更显著。 启用 DLSS 3 后，AI 会使用 DLSS超分辨率技术重建第一帧的四分之三，并使用 DLSS帧生成技术重建完整的第二帧。综合来看，DLSS 3 会重建所有显示帧的八分之七，使性能显著提升！ DLSS 光线重建技术，这也是进阶版 AI 驱动的神经渲染器的一部分，通过将需要人工设计的降噪器替换为 NVIDIA 超级计算机训练的 AI 网络（在采样光线之间生成更高质量的像素），从而提升 RTX GPU 的光线追踪图像质量乐鱼体育。 该功能可改善光线反射、全局光照和阴影等光线效果，打造更加身临其境、真实可感的实时渲染体验；同时，它还能对光线追踪计算机图形进行降噪，通过填补缺失的像素来更高效地合成最终图像。与 DLSS 3 相比，NVIDIA DLSS 3.5 的训练数据量增加了 5 倍，因此它能识别不同的光线追踪效果，并在何时使用时域累积和空间差值数据方面做出更明智的决策。 DLSS 3.5 还能提高实时 3D 创作应用的图像质量，并让专业 3D 创作者无需花费数分钟或数小时进行最终渲染乐鱼体育，就能立即展示更优质的图像。 那么，大力水手 DLSS 的实时渲染实战表现究竟如何?持续关注，下期内容带您观战、为您解密！ 文章出处：【微信号：Leadtek，微信公众号：丽台科技】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。 要更高的图像质量，也要更加流畅的游戏画面，相信这是所有玩家共同的梦想。但通常情况下，任何能够显著提高图像质量的新功能或新技术，都需要以牺牲部分性能为代价。例如， 技术，也就是深度学习超级采样抗锯齿，基于AI人工智能学习，可以在几乎不损失性能的前提下大幅改善画质，搭配光追更是可以兼得高帧率、高画质，效果完胜以往的各种AA抗锯齿技术。 不过，实时演算的光线追踪的确是资源大户，开启后非常影响负载和帧率表现。有报道称，AMD正在开发类似于 的超采样技术，预计基于DirectML打造，并成为FidelityFX图形技术集的一部分。 的目的是提高帧数同时不过分牺牲分辨率和画质细节，爆料称，Switch Pro能通过Dock输出4K，所以 SDK 的近期更新（版本 2.2.1）可简化访问，提供 Linux 支持，并启用新的用户可定制选项。 美国加利福尼亚州圣克拉拉市——2023 年 3 月 16 日 —— 游戏开发者大会（GDC） 将于下周开幕， 是双方在同一技术路线上的又一次PK，但是和历史上的太多次类似情况一样，AMD远远落于下风，无论是技术实力还是游戏支持都差得太多。
