如何深入學習超級取樣可以給預算PC高階圖形
影象質量很重要。當你花了幾百或幾千美元在一個遊戲機上，你期望效能。你花的錢越多，你期望的表現就越好。
不幸的是，每個人都負擔不起在一個系統上花費數千美元。人們通常幾年都沒有升級他們的版本，隨著時間的推移，你閃亮的顯示卡不再那麼強大，你不能再在超設定下運行遊戲了。
深度學習超級取樣（DLSS）是介於高成本遊戲和價格合理的遊戲之間的一箇中間地帶，它採用較低解析度的影象，並將其放大到更高的視覺質量。
什麼是dlss公司(dlss)？
以高解析度運行遊戲需要一臺功能強大的計算機。這種電腦如果不超過2000美元就可以買到或**。
深度學習超級取樣是一個Nvidia設計的功能與預算的遊戲玩家的頭腦。DLSS的基本思想是拍攝低解析度的影象，然後將其放大，使其看起來更好。
例如，一個遊戲可以以1080p解析度渲染，並利用DLSS將其影象提升到1440p或4K解析度。DLSS可以透過將其軟體暴露在遊戲中來實現這一點。
隨著時間的推移，該軟體會建立一個資訊庫，從中提取資訊，從而將螢幕上的影象以更高的解析度拼接起來。
擁有nvidia2000或3000系列圖形卡的玩家將能夠充分利用DLSS。DLSS最大的賣點之一是它能夠幫助玩家省錢。
有預算的遊戲玩家可以購買一箇中層圖形卡，打算利用DLS獲得更高的影象質量和幀速率。您可以在保持合理幀速率的同時，以4K解析度顯示1080p影象。
60幀每秒是遊戲玩家的最佳目標。隨著解析度的提高，效能往往會下降。但是，由於影象被放大，而不是以高解析度本地渲染，因此幀速率仍然很高，有時還會提高。在過去的一年中，Nvidia添加了一個新的渲染解決方案，FPS的改進超過了50%。
dlss與其他影象銳化技術的比較
遊戲中使用了各種影象銳化技術。消除混疊和光線跟蹤是兩種最常見的方法。反走樣本質上是一種方法，旨在消除遊戲中的鋸齒邊緣，併產生更平滑的影象。有兩種型別的AA，空間和後處理。
空間消除混疊本質上是透過使用顏色取樣去除鋸齒狀邊緣並提高影象質量。與DLS類似，遊戲以更高的解析度顯示。
AA解決方案將找到影象解析度較低時不存在的畫素，並將它們應用於原始影象。將這些新畫素新增到原始影象後，先前的鋸齒狀邊緣已被平滑。
後處理消除混疊的工作原理是比較畫素。演算法將兩個畫素進行比較；如果演算法確定它們是同一物件的一部分，則會模糊這些畫素。模糊相同的畫素會減少鋸齒狀邊緣，但也會降低影象質量。
消除混疊也會讓你的電腦很費勁。大多數遊戲都允許你選擇你使用的反走樣級別，從2倍AA到32倍AA。你選擇的AA級別越高，你的GPU需要的能量就越多。較高的抗鋸齒量也會導致幀速率降低。
光線追蹤透過在遊戲中建立基於虛擬光的影象來關注真實感。其基本思想是以真實的方式模擬光與虛擬物體的相互作用，從而產生真實的視覺效果。光線跟蹤極大地提高了影象質量，幾乎達到了照片級的真實感水平，但卻犧牲了幀速率。
雖然消除混疊和光線跟蹤都是強大的影象銳化方法，但DLSS具有效能優勢。DLSS效率更高，因為它的硬體密集度更低。
人工智慧完成了大部分工作，而不是依賴於圖形卡。DLSS提高了效能，而不是降低效能。此外，它提供了更一致的遊戲體驗，尤其是在低端硬體上。
dlss值得投資嗎？
DLSS是值得投資的，特別是如果你是一個遊戲玩家的預算。能夠以儘可能高的解析度進行遊戲是每個玩家的夢想。財務狀況可能會阻礙這一點，但DLSS讓廉價遊戲玩家負擔得起。
DLSS不僅僅對廉價玩家有用。8K顯示器將很快開始面世。能夠以本機8K60fps的速度播放在很長一段時間內都是不可能的，但是DLSS可以使以升級後的8K播放成為可能。
您需要什麼來利用dlss？
唯一使用深度學習超級取樣的顯示卡**商是Nvidia。DLSS是2018年Nvidia推出的2000年代系列卡的旗艦功能。Nvidia的2000系列和現在的3000系列圖形卡中的每一塊圖形卡都可以執行DLSS。
DLSS僅在某些遊戲中可用，對該功能的支援取決於各個遊戲開發人員。因此，雖然DLSS是一個強大的工具，為預算頭腦的遊戲玩家，你需要了解DLSS仍處於早期階段的行業支援。
高質量的顯示器將允許玩家利用DLS。因為你可以在一個更高的解析度渲染遊戲，你可以買一個4K顯示器和玩遊戲的放大4K！
您也可以選擇購買一個高重新整理率監視器，因為DLSS提供了FPS改進。不是以每秒30幀的速度播放，而是可以在啟用DLSS的情況下以60幀或更高的速度播放。
瞭解dlss
DLSS是一種罕見的軟體創新，它實現了它承諾的開箱即用。該軟體不需要使用者執行復雜的設定，而是可以正常工作。影象銳化是快速而容易地完成幾乎沒有從使用者的輸入是必要的。
幀速率顯著提高，從而提高遊戲效能。DLSS是一個功能強大、經濟高效的工具，它讓玩家無需花費數千美元就能享受高質量的體驗。
- 發表於 2021-03-28 07:54
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- 分類：科技
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