- DLSS 4.5 引入了第二代变换器,显著提高了图像质量,尤其是在性能模式和超高性能模式下。
- 在 RTX 40 和 50 上,从 DLSS 4 切换到 4.5 时,帧率损失通常为中等(4-7%),而在 RTX 20 和 30 上,帧率损失可能会超过 12-15%。
- 动态多帧生成技术允许 RTX 50 生成多达 6 倍的自定义帧,目标是 4K 分辨率和 240Hz 刷新率,并支持完整的路径追踪。
- 强烈建议 RTX 40/50 使用 DLSS 4.5,但对于 RTX 20/30 来说,为了避免性能大幅下降,通常值得继续使用 DLSS 4。
如果要用一个词来概括英伟达最新的图形技术,那就是人工智能。在2016年国际消费电子展(CES)上,该公司几乎没有展示新的消费级硬件,而是将重心放在了软件,特别是图像重建技术上。无论你是否喜欢,显而易见的是,人工智能图像增强技术已成为主流,并且是PC游戏体验的核心组成部分,尤其是在追求4K分辨率、高刷新率和光线追踪效果时。
在这一变革中,全新的GeForce RTX 50系列显卡成为了DLSS 4.5的代表,DLSS 4.5是备受赞誉的深度学习超级采样技术的最新版本,取代了DLSS 4。受益的不仅仅是50系列显卡;之前的GPU也得到了改进,尽管并非所有新功能都一视同仁。NVIDIA对DLSS 4.5的承诺雄心勃勃:在4K分辨率下实现完整的路径追踪,最高刷新率可达240Hz,并由更复杂的AI模型和全新的帧生成功能提供支持。
什么是 DLSS?我们是如何发展到 DLSS 4.5 的?
DLSS技术伴随首批GeForce RTX显卡诞生,其使命非常明确:让玩家在不牺牲图像质量的前提下享受更高的帧率,并顺带实现实时光线追踪。其理念在理论上很简单:以较低分辨率渲染,然后利用AI技术重建最终图像,从而模拟更高质量的原生输出。
早期的DLSS版本并不完美;初代DLSS虽然性能有所提升,但画面却比原生渲染更模糊。而DLSS 2的出现彻底改变了这一切:在许多情况下,画面放大后的效果已经可以媲美甚至超越原生分辨率。此后,NVIDIA持续改进算法、AI模型和各种画质模式。
DLSS 4 结合了超分辨率、帧生成和光线重建技术,实现了又一次重大飞跃。有了这项技术,GPU 不再需要绘制每一帧;部分帧由 AI 生成以提升画面流畅度,从而在不降低性能的前提下保持极高的细节水平。这种方法直接解决了在顶级图形、流畅度和延迟之间取得平衡的经典难题。
DLSS 4.5 不仅仅是一次小的参数更新。NVIDIA 将其视为对该技术核心的一次彻底革新,尤其是在超分辨率和多帧生成这两个方面。光线重建模块与 DLSS 4 保持一致,但其余部分都经过了大幅重新设计,旨在提升图像质量的同时不牺牲帧率……至少在最新的 GPU 上是如此。
DLSS 4.5 相对于 DLSS 4 的主要新特性
DLSS 4.5 的首要支柱是全新的超分辨率技术,它基于第二代 Transformer 模型。此前,DLSS 4 使用的是已经非常精细的 AI 模型,但在此版本中,NVIDIA 大幅扩展了训练规模:更多的数据、更多的问题案例、更强大的计算能力以及更智能的像素采样,旨在解决这些系统通常最难处理的领域。
实际上,这种变换更为复杂,计算量也更大,但这正是新架构发挥作用的地方。RTX 40 和 50 系列显卡可以利用Tensor Core 中的 FP8 精度,使推理性能翻倍,从而抵消模型带来的额外开销。NVIDIA 承诺,即使在非常复杂的场景中,也能实现更精确的重建,而对新款显卡而言,性能损失也微乎其微。
DLSS 4.5 在视觉上旨在提升清晰度、抗锯齿效果和时间稳定性。开发团队在减少重影(移动物体后方的模糊拖影)、稳定边缘以及最大程度减少复杂元素(例如水体、精细植被和粒子特效)中的伪影方面做了大量工作。演示和对比显示,DLSS 4.5 能够呈现更平滑的轮廓和更少的阴影噪点,尤其是在使用虚幻引擎 5 和光线追踪技术的游戏中。
第二大支柱是动态多帧生成。DLSS 4 已经能够为 GPU 渲染的每一帧生成多达三帧虚拟帧,使对性能要求极高的游戏也能流畅运行。DLSS 4.5 更进一步:现在兼容的显卡可以为每一帧渲染生成多达四帧、五帧甚至六帧虚拟帧,从而使兼容的游戏帧率达到 190 到 240 FPS。
有趣的是,这套系统是动态的,能够根据显示器的刷新率进行调整。这项技术力求在不影响面板性能的前提下最大化帧率,这对于想要充分发挥240Hz或更高刷新率显示器以及完整4K路径追踪功能性能的用户来说至关重要。它本质上是在不牺牲顶级画质的前提下,将流畅度提升到了极致。
对图像的实际影响:质量、重影和伪影
抛开理论不谈,真正重要的是这一切在实际游戏中的效果。在《黑神话:悟空》等游戏中,NVIDIA 展示了 DLSS 4 和 DLSS 4.5 超分辨率技术之间的差异。据 NVIDIA 称,所有模式下画质提升都很明显,但在“性能”和“超高性能”模式下尤为显著,因为这些模式下图像基于更少的实际像素,并且重建过程更加激进。
该公司声称,DLSS 4.5 的性能模式可以达到媲美甚至超越原生分辨率的感知画质——这在几年前听起来还像是科幻小说里的情节。以往被视为牺牲画质以追求更高帧率的最后手段的“超高性能模式”,如今已成为 4K 游戏真正可用的选项,同时还能保持良好的清晰度。
在《上古卷轴IV:湮没重制版》等复杂场景中,旧版DLSS 4在快速移动或数据量庞大、难以插值的区域会出现明显的重影。而DLSS 4.5超分辨率技术则能使这些快速移动的物体保持更清晰、更锐利的轮廓,大幅减少拖影和阴影。虽然并非完美无瑕,也并非奇迹般地有效,但相比之前备受诟病的问题,这无疑是一项显著的改进。
独立分析还指出其他改进之处,包括更逼真的水体渲染、更低的阴影噪点以及更稳定的远景植被(镜头移动时植被闪烁更少)。人工智能更擅长识别时间模式,因此细微的元素在帧与帧之间不再像以前那样“跳动”,而这个问题在之前的版本中相当明显。
并非全是好消息。一些测试者指出,在某些游戏中,远距离的植被现在显得有些模糊,为了保证稳定性而牺牲了清晰度。此外,严重依赖游戏自身降噪器的光线追踪反射仍然是一个弱点:DLSS 4.5 无法完全弥补这方面的缺陷,因此你并非总能感受到复杂反射效果的显著提升。
性能:RTX 20、30、40 和 50 显卡上 DLSS 4 与 DLSS 4.5 的对比
围绕 DLSS 4.5 的最大争议并非源于图像质量,而是源于性能方面的权衡,而这种权衡对不同的显卡来说并不相同。像Hardware Unboxed和ComputerBase这样的媒体都发布了详细的对比评测,结果非常明显:GPU 越新,从 DLSS 4 切换到 DLSS 4.5 时帧率的损失就越小。
当我们审视RTX 20(图灵架构)和RTX 30(安培架构)系列时,情况就大不相同了。这两代显卡不支持FP8加速,因此新的AI模型会带来额外的性能开销,而且这种开销在实际使用中更加明显。使用RTX 3090和RTX 2080 Ti等显卡进行的测试显示,平均帧率下降约12%,在某些游戏中甚至会出现15-16%的降幅——如果你正苦于低帧率问题,那么这种影响就不容忽视了。
在极端情况下,例如Hardware Unboxed在1440p分辨率下开启DLSS并启用“质量”模式的《彩虹六号:围攻X》测试中,帧率下降更为显著。例如,RTX 5070和RTX 4070 Super在开启DLSS 4.5时帧率从约235-227 FPS下降到约194-186 FPS。RTX 3090和2080 Ti受到的影响更大,帧率分别从211 FPS降至148 FPS和从141 FPS降至91 FPS,降幅约为42-54%,但需要注意的是,这种情况属于极端测试。
在其他游戏中,例如《漫威劲敌》或《阿凡达》,性能损失则较为温和:在 RTX 40/50 系列显卡上,性能损失约为 9-10%,而在 RTX 30 系列显卡上约为 18-20%,在 RTX 20 系列显卡上则可达 22%。同样,规律是:GPU 越老,使用新的超分辨率模型的成本就越高。
ComputerBase 的测量结果略微乐观一些,尤其是在 4K 分辨率下。对于 RTX 5070 Ti 和 RTX 4080 Super 等显卡,DLSS 4 和 4.5 之间的画质差异通常在4% 到 7%之间,最高值出现在《天国:拯救 2》中。然而,对于 RTX 3090 和 2080 Ti,平均差异约为 12%,最高可达 16%,这与其他来源的报道一致。
用户体验和游戏中的实际应用
除了基准测试结果之外,还值得关注玩家们在自家系统上测试 DLSS 4.5 的体验。一个典型的例子是一位使用16GB RTX 4070 Ti Super显卡、超频至 4K 分辨率的玩家,他在《First Berserker: Khazan》中测试了 DLSS 4 和 4.5,并将画面设置调至最高。
开启DLSS 4 和DLAA(一种以原生分辨率渲染并仅使用 AI 平滑边缘和提升画质的抗锯齿模式)后,该玩家的帧率在 70 到 90 FPS 之间。切换到 DLSS 4.5 并保持 DLAA 和其他设置不变后,帧率骤降至 48-53 FPS 左右,降幅非常明显,不禁让人质疑:DLSS 4.5 与 DLAA 的组合设计是否不佳,还是新版本针对其他模式进行了优化?
在阅读文档并测试了不同的配置文件后,用户得出结论:DLSS 4.5 并非专为与 DLAA 配合使用而设计,而是更适合“性能”或“超高性能”等模式。通过将 DLAA 预设切换到“质量”设置(DLSS 设置为“质量”,并从较低分辨率进行升频),他几乎恢复了所有损失的帧率,甚至还获得了额外的帧数,同时保持了与原生/DLAA 模式非常接近的图像质量。
实际上,这引出了一个相当合乎逻辑的建议:如果你想充分利用 DLSS 4.5,但你又没有像RTX 5090这样的高端 GPU ,那么最明智的做法或许是放弃将其与 DLAA 一起使用,而选择一种放大模式(质量、平衡或性能),因为在这种模式下,新的 AI 模型才能发挥其最大的优势,也才能证明额外成本的合理性。
这些体验与基准测试结果一致:在已经接近性能极限或游戏对GPU要求很高的情况下,即使在原生分辨率下,DLSS 4.5 的负面影响也更大。在合作或竞技游戏中,轻微的画面降级并不影响游戏体验,因此切换到开启 DLSS 4.5 的性能预设模式可能是一个不错的选择;而在对性能要求较高的单人冒险游戏中,则需要更谨慎地权衡利弊。
DLSS 4.5 兼容性、配置和可用性
NVIDIA 强调,DLSS 4.5 并非与新一代显卡一同发布,而是以软件更新的形式推出,旨在充分利用现有生态系统。所有新功能都已集成到GeForce RTX 50 系列显卡中,该系列显卡将从新版本中受益最多,但许多功能也可以通过 NVIDIA 应用程序强制应用于上一代 GPU。
该公司在发布公告时表示,已有超过250 款游戏兼容 DLSS 4.0,并且许多 2026 年即将发售的大作,例如《生化危机:安魂曲》和《Pragmata》,也将支持最新的 DLSS 版本。此外,如果您的显卡支持,已有超过 400 款游戏可以通过官方应用程序启用 DLSS 4.5 的全新超分辨率功能。
然而,其中有一些重要的细节:动态 x6 帧率生成技术(该技术可在 4K 分辨率下实现路径追踪并达到 240Hz 刷新率)是 RTX 50 系列独有的,并将于春季逐步推出。换句话说,RTX 20/30/40 系列显卡也能提供最佳的超分辨率效果,但更激进的多帧率生成模式则专为新一代显卡而设。
一个有趣的细节是,NVIDIA 为用户提供了对所使用的 AI 模型的精细控制。用户可以直接在应用程序中选择第一代或第二代 Transformer 模型,从而根据游戏和 GPU 配置优先考虑性能或画质。这种灵活性对于使用 RTX 20 或 30 系列显卡的用户来说尤为重要,因为他们可以避免出现严重的帧率下降问题。
就内存而言,分析表明DLSS 4 和 DLSS 4.5 的显存消耗几乎相同,因此主要变化在于 Tensor Core 的负载和模型的推理时间。如果显存通常是您的瓶颈,那么不要指望新版本在这方面会有显著改善。
NVIDIA、其生态系统以及DLSS 4.5的作用
为了更好地理解英伟达为何如此大力推广 DLSS 4.5,有必要了解一下背景。多年来,英伟达在独立显卡市场一直占据着近 90% 的份额,远远领先于 AMD,尽管 Radeon RX 9000 系列显卡也颇受欢迎。虽然 RTX 50 系列的销量不如预期,RTX 40 系列的价格也饱受诟病,但英伟达在软件和生态系统方面的优势依然巨大。
2018 年首款 RTX 20 系列显卡的发布标志着一个重大转折点,该系列显卡首次搭载了 Tensor Core 和实时光线追踪技术,并取得了令人满意的性能。这为 DLSS 以及英伟达基于人工智能的全套技术铺平了道路,英伟达也凭借这些技术构建了难以撼动的竞争优势。与此同时,AMD 专注于强大的人工智能硬件,但在集成游戏解决方案方面却未能缩小与英伟达的差距。
DLSS 4.5 符合这一战略,是对其 AI 技术栈的进一步完善。它并非像 DLSS 1 到 DLSS 2 那样的革命性飞跃,而是一次精细的调整,旨在改进那些备受诟病的方面:重影、时间稳定性、激进模式下的图像质量以及 4K 超高性能模式的适用性。
与此同时,NVIDIA 还通过其他生态系统组件来完善这些改进,例如专为电竞设计的全新G-SYNC Pulsar显示器。这些 27 英寸显示器拥有 1440p 分辨率和 360Hz 刷新率,借助 VRR 可变刷新率和 G-Sync 环境光自适应技术(可根据环境光线自动调节亮度和色彩),其动态清晰度相当于超过 1000Hz 的有效刷新率。其目标很明确:为竞技游戏提供极致的显示效果,与帧生成和图像放大技术完美契合。
除此之外,该公司还展示了其他一些发展成果,例如改进的 AI 游戏助手、新的 LTX-2 4K 视频生成功能,以及适用于 Linux 和 Fire TV 等平台的原生客户端,这进一步强化了这样一个理念:这场战斗不再仅仅是关于原始 FPS,而是关于围绕玩家的整个软件环境。
从整体来看,DLSS 4.5 正在成为 NVIDIA 致力于游戏人工智能的又一关键举措。对于拥有RTX 40 或 50 系列显卡的用户而言,视觉质量的提升和适度的性能影响使其成为极具吸引力的升级选择。然而,对于RTX 20 和 30系列用户,一般建议根据具体情况进行评估,并且在许多游戏中,DLSS 4 仍然是更佳的选择,因为它在帧率和画质之间取得了更理想的平衡。
所有这些都带来了一个有趣的局面:这项技术显然可以改善图像,使最激进的放大模式更易于上手,并巩固 NVIDIA 在 AI 方面的优势,但同时也要求玩家根据其显卡的代数和所玩的游戏类型,决定愿意在多大程度上牺牲性能。