本文將要介紹的一項黑科技叫做 NVIDIA DLSS，它始於 3D 遊戲，又被廣大遊戲玩家戲稱為“大力水手”。

如今它已更新發展到了 DLSS 3.5，並已登陸包括 NVIDIA Omniverse™、D5、Chaos Vantage 在內的專業 GPU 渲染器，開始進軍專業圖形領域。

那麼，這個 NVIDIA DLSS 究竟有何神奇之處？其“大力”又如何體現？

1. 什麼是 NVIDIA DLSS？

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

用最簡單的話來說，DLSS 就像大力水手一般，靠吃 AI 演算法這顆“菠菜”開掛，“腦補”出即時渲染中缺失的圖元，從而提升即時渲染的幀數。開啟 DLSS 之後，GPU 只需要先輸出一個或多個低解析度的畫面，DLSS 就能調用 GPU 的 Tensor Core 進行 AI 運算，“腦補”出高解析度畫面並輸出，以達到高解析度下提升即時渲染幀數的效果。

展開來說 NVIDIA DLSS 深度學習超級採樣這項技術的話，在 3D 遊戲中，渲染的幀並非直接顯示，而是先對其執行後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演算法之一，這是一種基於著色器的演算法，使用運動向量組合兩幀，以確定在何處對前一幀進行採樣。然而，這種圖像增強過程從根本上來說很難正確實行。而這類沒有清晰演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路 (DNN) 模型被稱為深度學習超級採樣 (DLSS)。

DLSS 針對一組給定輸入樣本所產生的輸出品質要比 TAA 高得多，雖然 TAA 以最終目標解析度渲染，然後組合幀，而 DLSS 通過消除細節，能夠以更低的輸入樣本數更快地渲染，這意味著以目標解析度得到的結果與 TAA 結果的品質不相上下，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品質的示例生成所需的輸出。為了訓練網路，需要收集成千上萬的“真值”參考圖像，這些圖像均採用黃金標準方法渲染，具有出色的圖像品質，即 64 倍超級採樣。

64 倍超級採樣 (64xSS) 是指我們在圖元內以 64 個不同的偏移量進行著色，然後將輸出組合在一起，生成具有理想細節並抗鋸齒的優質圖像，而不是對每個圖元進行一次著色處理。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 網路來匹配 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，並根據差值調節網路中的權重，這個過程稱為反向傳播。經過多次反覆運算後，DLSS 可以自行學習生成接近 64xSS 品質的圖像，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 是利用深度神經網路來提取所渲染場景的多維特徵，並通過智慧地組合多幀中的細節來構造高品質的最終圖像，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，可提供令人驚歎的強大性能，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，提高了解析度，甚至可以將解析度提升至 8K。

2. NVIDIA DLSS 的發展過程

▲ DLSS 各版本特性對比

目前，NVIDIA DLSS 已更新反覆運算到 DLSS 3.5 版本。下面就一起瞧瞧 DLSS 發展史中幾次重大的更新。

DLSS 1

2018 年 8 月，隨著 NVIDIA RTX 20 系列顯卡的正式發佈，NVIDIA DLSS 技術首次問世，並引入到了 NVIDIA Turing 架構的 GPU 顯卡。NVIDIA 推出 NVIDIA DLSS 的初衷，是利用基於 AI 的超高解析度技術重新定義即時渲染，在減少圖元渲染的基礎上，使用 AI 構建更清晰、更高解析度的圖像。

DLSS 2

2020 年 3 月，NVIDIA 發佈了 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 提供支援，是一個經過改進的全新深度學習神經網路，能夠提高畫面播放速率，同時生成精美、清晰的即時渲染圖像。DLSS 2 為即時渲染提供了充足的性能，有助於在開啟光線追蹤的效果下，提高輸出的高解析度幀數。

DLSS 2 在原始版本的基礎上進行了以下增強：

• 出色的圖像品質：DLSS 2 可在僅渲染四分之一到半數圖元的前提下，提供與原始解析度相媲美的畫質。其採用全新時間回饋技術，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 顯卡和解析度上均具有出色的擴展性：全新 AI 網路能夠更高效地使用 Tensor Cores，執行速度比原始版本快一倍。這不僅有助於提高幀率，還可消除以前顯卡、設置和解析度上的限制。

• 一個適用於所有遊戲的網路：原始 DLSS 需要針對每個新遊戲訓練 AI 網路。DLSS 2 則使用非特定於某一遊戲的內容開展訓練，從而能夠提供一個跨遊戲使用的通用網路。這意味著遊戲集成更快，最終將能支持更多 DLSS 遊戲。

• 自訂化選項：DLSS 2 為用戶提供“品質”(Quality)、“平衡”(Balanced) 和“性能”(Performance) 這 3 種畫質模式來控制遊戲的內部渲染解析度；啟用“性能”(Performance) 模式後，可實現高達 4 倍的超高解析度（即從 1080p 到 4K）。這意味著使用者選擇更豐富，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 超解析度技術為基礎，結合使用光學多幀生成技術來生成全新幀，並運用 NVIDIA Reflex 低延遲技術來優化回應速度。DLSS 3 由基於 NVIDIA Ada Lovelace 架構的全新第四代 Tensor Core 和光流加速器 (Optical Flow Acceleration) 提供支援。

啟用 DLSS 3 後，AI 會使用 DLSS 超解析度技術重建第一幀的四分之三，並使用 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 發佈了 DLSS 3.5。在繼承了深度學習超採樣 (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即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 超級電腦訓練的 AI 網路（在採樣光線之間生成更高品質的圖元），從而提升 RTX GPU 的光線追蹤圖像品質。

該功能可改善光線反射、全域光照和陰影等光線效果，打造更加身臨其境、真實可感的即時渲染體驗；同時，它還能對光線追蹤電腦圖形進行降噪，通過填補缺失的圖元來更高效地合成最終圖像。與 DLSS 3 相比，NVIDIA DLSS 3.5 的訓練資料量增加了 5 倍，因此它能識別不同的光線追蹤效果，並在何時使用時域累積和空間差值資料方面做出更明智的決策。

DLSS 3.5 還能提高即時 3D 創作應用的圖像品質，並讓專業 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。

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