近日英偉達正式宣佈其DLSS(深度學習超級採樣)技術將全面採用全新的Transformer模型,替代原有的卷積神經網絡(CNN)架構。此次更新在最新發布的DLSS SDK 310.3.0版本中落地,顯著優化顯存佔用與畫質表現。
新模型在1080P分辨率下僅需87.77MB顯存,較舊版減少19.8%;2K/4K分辨率下同樣實現約20%的顯存優化。以8GB顯存顯卡爲例,DLSS運行所需顯存佔比從1.3%降至僅1%,緩解了中端顯卡的顯存壓力。Transformer模型通過全局像素分析(而非局部像素簇估算),大幅提升細節還原能力,減少運動模糊和畫面僞影。結合光線重建與超分辨率技術,複雜光追場景下的穩定性增強,閃爍現象基本消除(如《心靈殺手2》電線細節優化)。新模型支持RTX 20/30/40/50系列顯卡,無需硬件升級即可享受優化。
此次更新標誌着Transformer模型結束Beta測試,成爲DLSS的正式架構。其優勢在於雙倍於CNN的參數量,實現對場景的深度理解,同時藉助算法壓縮降低資源需求。未來,隨着開發者集成新SDK,更多遊戲將受益於顯存優化與畫質躍升。
更多遊戲資訊請關註:電玩幫遊戲資訊專區
電玩幫圖文攻略 www.vgover.com