本文將要介紹的一項黑科技叫做NVIDIA DLSS，它始于 3D 游戲，又被廣大游戲玩家戲稱為“大力水手”。如今它已更新發展到了 DLSS 3.5，并已登陸包括 NVIDIA Omniverse、D5、Chaos Vantage 在內的專業 GPU 渲染器，開始進軍專業圖形領域。

那么，這個 NVIDIA DLSS 究竟有何神奇之處？其“大力”又何以體現？

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什么是 NVIDIA DLSS？

NVIDIA DLSS，全稱叫做 Deep Learning Super Sampling（深度學習超級采樣）。由 NVIDIA RTX GPU 上的專用 AI 處理器（即 Tensor Core）提供支持，是一個經過改進的全新深度學習神經網絡，能夠在提高幀數的同時生成精美、清晰的實時渲染圖像。

用最簡單的話來說，DLSS 就像大力水手一般，靠吃 AI 算法這顆“菠菜”開掛，“腦補”出實時渲染中缺失的像素，從而提升實時渲染的幀數。開啟 DLSS 之后，GPU 只需要先輸出一個或多個低分辨率的畫面，DLSS 就能調用 GPU 的 Tensor Core 進行 AI 運算，“腦補”出高分辨率畫面并輸出，以達到高分辨率下提升實時渲染幀數的效果。

展開來說 NVIDIA DLSS 深度學習超級采樣這項技術的話，在 3D 游戲中，渲染的幀并非直接顯示，而是先對其執行后期處理圖像增強步驟。在此步驟中，將來自多個渲染幀的輸入組合在一起，以在保留細節的同時，消除諸如鋸齒等視覺失真現象。例如，時域抗鋸齒 (TAA) 是目前最常用的圖像增強算法之一，這是一種基于著色器的算法，使用運動矢量組合兩幀，以確定在何處對前一幀進行采樣。然而，這種圖像增強過程從根本上來說很難正確實行。而這類沒有清晰算法解決方案的圖像分析和優化問題可通過應用 AI 來完美解決。為解決這一難題而開發的深度神經網絡 (DNN) 模型被稱為深度學習超級采樣 (DLSS)。

DLSS 針對一組給定輸入樣本所產生的輸出質量要比 TAA 高得多，雖然 TAA 以最終目標分辨率渲染，然后組合幀，而 DLSS 通過消除細節，能夠以更低的輸入樣本數更快地渲染，這意味著以目標分辨率得到的結果與 TAA 結果的質量不相上下，但是只需執行大約一半的著色工作。在 DLSS 的訓練過程中，DLSS 將有機會學習如何根據大量超高質量的示例生成所需的輸出。為了訓練網絡，需要收集成千上萬的“真值”參考圖像，這些圖像均采用黃金標準方法渲染，具有出色的圖像質量，即 64 倍超級采樣。

64 倍超級采樣 (64xSS)是指我們在像素內以 64 個不同的偏移量進行著色，然后將輸出組合在一起，生成具有理想細節并抗鋸齒的優質圖像，而不是對每個像素進行一次著色處理。同時還會捕捉與之相匹配的正常渲染的原始輸入圖像。接下來，開始訓練 DLSS 網絡來匹配 64xSS 輸出幀，通過遍歷每個輸入，要求 DLSS 產生一個輸出，測量其輸出與 64xSS 目標之間的差值，并根據差值調節網絡中的權重，這個過程稱為反向傳播。經過多次迭代后，DLSS 可以自行學習生成接近 64xSS 質量的圖像，同時還避免出現影響 TAA 等傳統方法的模糊、不清晰和透明問題。

總之，DLSS 是利用深度神經網絡來提取所渲染場景的多維特征，并通過智能地組合多幀中的細節來構造高質量的最終圖像，畫質與傳統渲染方式相差無幾，但性能更高。

而利用專用的 Tensor Core 的 AI 渲染技術，可提供令人驚嘆的強大性能，不僅能提升幀率，還能提供足夠的性能優化空間，從而以較低的消耗增強了圖形顯示性能，提高了分辨率，甚至可以將分辨率提升至 8K。

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NVIDIA DLSS 的發展過程

▲ DLSS 各版本特性對比

目前，NVIDIA DLSS 已更新迭代到 DLSS 3.5 版本。下面就一起梳理下 DLSS 發展史中幾次重大的更新。

DLSS 1

2018 年 8 月，隨著 NVIDIA RTX 20 系列顯卡的正式發布，NVIDIA DLSS 技術首次問世，并引入到了 NVIDIA Turing 架構的 GPU 顯卡。NVIDIA 推出 NVIDIA DLSS 的初衷，是利用基于 AI 的超高分辨率技術重新定義實時渲染，在減少像素渲染的基礎上，使用 AI 構建更清晰、更高分辨率的圖像。

DLSS 2

2020 年 3 月，NVIDIA 發布了 NVIDIA DLSS 2， DLSS 也成為了 NVIDIA RTX 顯卡的一項獨立功能。

DLSS 2 也是由 RTX GPU 上的專用 AI 處理器 Tensor Core 提供支持，是一個經過改進的全新深度學習神經網絡，能夠提高幀速率，同時生成精美、清晰的實時渲染圖像。DLSS 2 為實時渲染提供了充足的性能，有助于在開啟光線追蹤的效果下，提高輸出的高分辨率幀數。

DLSS 2 在原始版本的基礎上進行了以下增強：

出色的圖像質量：DLSS 2 可在僅渲染四分之一到半數像素的前提下，提供與原始分辨率相媲美的畫質。其采用全新時間反饋技術，能夠實現更清晰的圖像細節，同時提高幀與幀之間的穩定性。

在不同 RTX 顯卡和分辨率上均具有出色的擴展性：全新 AI 網絡能夠更高效地使用 Tensor Cores，執行速度比原始版本快一倍。這不僅有助于提高幀率，還可消除以前顯卡、設置和分辨率上的限制。

一個適用于所有游戲的網絡：原始 DLSS 需要針對每個新游戲訓練 AI 網絡。DLSS 2 則使用非特定于某一游戲的內容開展訓練，從而能夠提供一個跨游戲使用的通用網絡。這意味著游戲集成更快，最終將能支持更多 DLSS 游戲。

自定義化選項：DLSS 2 為用戶提供“質量”(Quality)、“平衡”(Balanced) 和“性能”(Performance) 這 3 種畫質模式來控制游戲的內部渲染分辨率；啟用“性能”(Performance) 模式后，可實現高達 4 倍的超高分辨率（即從 1080p 到 4K）。這意味著用戶選擇更豐富，性能提升更顯著。

DLSS 3

2022 年 10 月，NVIDIA 再次突破性地推出了 DLSS 3，開啟了新的幀生成 (Frame Generation) 功能。

DLSS 3 以 DLSS 2 超分辨率技術為基礎，結合使用光學多幀生成技術來生成全新幀，并運用 NVIDIA Reflex 低延遲技術來優化響應速度。DLSS 3 由基于 NVIDIA Ada Lovelace 架構的全新第四代 Tensor Core 和光流加速器 (Optical Flow Acceleration) 提供支持。

啟用 DLSS 3 后，AI 會使用 DLSS 超分辨率技術重建第一幀的四分之三，并使用 DLSS 幀生成技術重建完整的第二幀。綜合來看，DLSS 3 會重建所有顯示幀的八分之七，使性能顯著提升！

DLSS 3.5

2023 年 8 月，NVIDIA 發布了 DLSS 3.5。在繼承了深度學習超采樣 (DLSS)、深度學習抗鋸齒 (DLAA) 以及隨著 DLSS 3 上線的幀生成 (Frame Generation) 技術之外，DLSS 3.5 還引入了針對性改善實時光線追蹤視覺表現的新特性：光線重建 (Ray Reconstruction) 技術。

DLSS 光線重建技術，這也是進階版 AI 驅動的神經渲染器的一部分，通過將需要人工設計的降噪器替換為 NVIDIA 超級計算機訓練的 AI 網絡（在采樣光線之間生成更高質量的像素），從而提升 RTX GPU 的光線追蹤圖像質量。

該功能可改善光線反射、全局光照和陰影等光線效果，打造更加身臨其境、真實可感的實時渲染體驗；同時，它還能對光線追蹤計算機圖形進行降噪，通過填補缺失的像素來更高效地合成最終圖像。與 DLSS 3 相比，NVIDIA DLSS 3.5 的訓練數據量增加了 5 倍，因此它能識別不同的光線追蹤效果，并在何時使用時域累積和空間差值數據方面做出更明智的決策。

DLSS 3.5 還能提高實時 3D 創作應用的圖像質量，并讓專業 3D 創作者無需花費數分鐘或數小時進行最終渲染，就能立即展示更優質的圖像。

那么，大力水手 DLSS 的實時渲染實戰表現究竟如何?持續關注，下期內容帶您觀戰、為您解密！

審核編輯：黃飛