之前的DLSS，主要是通过卷积神经网络（CNN）来实现，现在随着50系显卡的上线，“大力水手”也进行了“换脑”，CNN的工作被Transformer取代了。据介绍，这是Transformer模型首次在图形领域的实时应用。相比于过去的CNN，新的Transformer模型拥有两倍的参数量，生成的像素稳定性更强、重影更少，还拥有更高的运动细节以及更...
首先说说这DLSS，它全名是深度学习超级采样，听着挺学术吧，其实翻译成人话就是：用AI帮显卡省力气，把本来得老费劲渲染的画面，用算法给优化了。不仅速度快，而且清晰还细腻。本来，这东西靠的是CNN，也就是卷积神经网络，可现在英伟达直接换上Transformer当大脑。这就像从自行车跳到电动车，一踩油门就起飞。那换了...
之前的DLSS,主要是通过卷积神经网络(CNN)来实现,现在随着50系显卡的上线,“大力水手”也进行了“换脑”,CNN的工作被Transformer取代了 据介绍,这是Transformer模型首次在图形领域的实时应用。 相比于过去的CNN,新的Transformer模型拥有两倍的参数量,生成的像素稳定性更强、重影更少,还拥有更高的运动细节以及更平滑的边...
之前的DLSS,主要是通过卷积神经网络(CNN)来实现,现在随着50系显卡的上线,“大力水手”也进行了“换脑”,CNN的工作被Transformer取代了。 据介绍,这是Transformer模型首次在图形领域的实时应用。 相比于过去的CNN,新的Transformer模型拥有两倍的参数量,生成的像素稳定性更强、重影更少,还拥有更高的运动细节以及更平滑的...
现在,打个游戏都用上Transformer了?! 老黄的DLSS进行了一波大升级,换上了基于Transformer的新大脑。 用上新模型之后,光线重建和超分辨率,效果都变得更细腻了。 而且DLSS 3中的帧生成功能也升级到了DLSS 4多帧生成,一次性就能生成最多3帧画面,把《黑神话:悟空》的帧率拉升到200+。
总的来说，英伟达在新一代显卡中使用DLSS Transformer取代传统的卷积神经网络是一项重要的变革，可以继续提高显卡的性能，获得更好的视觉稳定性，因此非常值得关注。虽然RTX 50系列显卡目前已经正式发布，但正式上市和详细的性能对比评测要等到月底，小编将在第一时间分享更多最新相关动态和爆料，敬请期待。
1.NVIDIA发布了DLSS4 Feature Test,相较于前代技术,DLSS4采用了Transformer引擎,提升了图像质量和性能。 2.测试结果显示,DLSS4在新模型下,老显卡的性能折损相对较少,而5090D的DLSS性能并未受到影响。 3.然而,在高负载游戏场景下,600W功率可能仍不足以满足需求,降压或双12V2x6接口的显卡可能成为未来趋势。
DLSS Transformer模型采用Vision Transformer,可以通过自注意力操作(Self-Attention),来评估整个画面、多个帧画面中每个像素的相对重要程度。 由于采用了2倍于CNN模型的参数量,更深入地理解场景,DLSS Transformer生成的像素具有更好的稳定性、更少的伪影、更丰富的运动细节、更平滑的边缘。
DLSS多帧生成技术还会与DLSS光线重建和DLSS超分辨率等其他技术协同工作。光线重建技术可以根据生成的多帧更好地处理光线追踪效果，使光线效果更加逼真和自然；超分辨率技术则可以在多帧生成的基础上，进一步提升画面的分辨率和细节，确保在高帧率下画面质量也能保持较高水平。新Transformer模型架构 DLSS 4 还引入了图形行业...
采用DLSS Transformer取代卷积神经网络 提起“CNN”,可能很多朋友首先都会联想到“Cable News Network”,这是一家知名度很高的美国电视台。但是在人工智能领域,“CNN”与这家电视台无关,它是另外三个单词的缩写:Convolutional Neural Network,中文译名为卷积神经网络。