当显卡跨入AI渲染时代，如何为我们的游戏体验带来提升？

作者：Asgore
自GeForce RTX 50系显卡正式服发布以来，玩家群体中掀起了一场关于"真实性能"的激烈辩论。
DLSS 4技术像是投入湖心的巨石，激起的涟漪从硬件论坛蔓延至玩家社群——人们既惊叹于《赛博朋克2077》在RTX 5090 D上接近300帧的表现，又质疑这种"四倍帧数魔法"是否只是算法的“障眼法”。
由AI驱动的图形革命自 DLSS 技术发布起，便在悄然改变游戏画面的规则，这种改变，在DLSS 4推出时达到了一个新的高峰。
什么是 DLSS 4
DLSS，深度学习超级采样技术，最早有一段时间的定义模糊期，当时大家约定俗成专指为超分辨率。而现在经历过多年的发展，DLSS 已经是一套神经网络渲染技术集合——它包含了多帧生成、帧生成、超分辨率、DLAA 抗锯齿、光线重建等技术。
其中50系显卡独占最新的多帧生成技术。具体硬件对软件技术的支持情况如下图所示：

其他的 DLSS 技术都是老朋友了，而新发布的50系显卡基于第五代 Tensor Core 和为加速神经网络渲染提供支持的 Blackwell 架构，目前暂时独占 DLSS 多帧生成功能。
这个多帧生成功能，为每帧游戏画面生成最多达三帧，从而进一步提升帧数。像是拉满的赛博朋克 2077，在5090 D上能够接近250帧。

DLSS 4 作为一个大版本更新，在超分辨率、帧生成和抗锯齿方面也都进行了升级和改进。对RTX 20、30和40系显卡来说，NVIDIA对用于超分、光线重建和抗锯齿的模型进行了改进，画质得到了显著提升。
DLSS 光线重建、DLSS 超分辨率和 DLAA 抗锯齿中升级了新的AI模型——将原来的 CNN 卷积神经网络模型，升级为当下的明星模型Transformer。此前，DLSS 采用卷积神经网络 (CNN)，通过分析局部上下文以及追踪连续帧中有关区域的变化来生成新像素。经过长达六年对 DLSS 技术的不断改进，已经触及了 CNN模型 的极限。
而 Transformer就是那个脱胎于谷歌研究院的论文，并被OpenAI推广后，引发这轮AI热潮的模型。DLSS 4 是实时图形领域首个采用 Transformer 模型的技术集。

得益于 Transformer 的能力，现在 DLSS 4 能够通过自注意力机制来评估整个帧及多个帧中每个像素的相对重要程度，也能够采用双倍于 CNN 模型的参数量来更深入地理解场景，所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，边缘也更平滑。
而在密集型光线追踪的处理上，用于光线重建的全新 Transformer 模型能够提升画质，尤其是在光照条件复杂的场景中。像是在“心灵杀手 2 (Alan Wake 2)”的这些场景中，凸显细节的铁丝网区域的稳定性得到提升、风扇叶片处的伪影减少，而且电线处的闪烁完全消除。这些改进可以让玩家在第三人称游戏中获得更加生动逼真的游戏体验。

新登场的NVIDIA App
NVIDIA在去年年底正式上线了 NVIDIA App来代替陪伴玩家多年的 GeForce Experience。
而NVIDIA App “最重磅”的升级是，终于不用登录就可以使用基本功能了！GeForce Experiece 的登录系统是真的不方便使用。特别是每次重装系统重新登陆的时候都要登录并输入密码。

当然，UI上的进化只是 NVIDIA App 的“外功”，虽然整体看起来更简洁，但该有的“内功” NVIDIA App 一个都没拉下。GeForce Experience 和 RTX Experience 的诸多流行功能在 NVIDIA App 中基本都得到了继承，APP 本身的性能和响应速度也得到了显著的提升，“程序无响应”的情况在实际体验中大大的减少。
在基本功能之外，还支持了能够消除直播背景噪音的 NVIDIA Broadcast、轻松对比视频和图像画质的 NVIDIA ICAT、详细地测量并图表化性能/功耗和许多其他统计数据的 NVIDIA FrameView。
DLSS 4 的“帧数魔法”
回到最开始的问题，在回答“四倍帧数魔法”是否只是算法的障眼法这个问题前，我们可以用手机摄影的例子可以用来类比。现在的旗舰款“Ultra”摄影手机都基于计算摄影的逻辑，来对拍摄的图片进行超分辨率生成，甚至自行补充画面信息。
那么，“手机计算算得好，是拍照拍得好吗？”我觉得这是个很难回答的问题，因为在这个讨论中首先我们要先定义什么叫拍得好，而“拍得好”几乎每个人都有自己心中的标准。但计算摄影最终得到的画面，经过市场检验最终到了绝大多数消费者的认可。

在电子游戏类目中，类似的超分辨率、帧生成技术，“画面是否原生渲染”和“计算摄影算的好是拍得好”么的问题逻辑相同。硬件层面上，通过制程和架构的迭代，来大幅度地提升光栅化能力的路径已经遇到了比较明显的边界效应。
传统光栅化性能的提升空间越来越小，而通过新的途径，提升游戏的分辨率和帧数表现的技术选择我认为无可厚非并且是一种趋势。我们作为玩家对于“原生”画面的追求，其实可以理解为对还原游戏创作和意图的追求，或者说对于传统渲染技术的执着。而当下的游戏开发者，本身也是 DLSS 帧生成这类技术的使用者，自然也就不存在扭曲开发者创作意图的问题。
另一方面，对实际的玩游戏来说，DLSS 4 "四倍帧数魔法"，生成的帧数是实打实的体验的提升，体验的提升基于架构而来的。算法软件要投入研发成本，硬件配合也得跟得上，像是NVIDIA这样的公司也为其投入了相当高的成本。
从这两个个角度来讲，对于 DLSS 4多帧生成这样的技术，只要生成后的体验优秀，玩家大可将它视为实打实的游戏体验提升。
“《黑神话：悟空》加入 DLSS 4 支持”
聊到这，那么唯一的问题，便是 DLSS 4多帧生成技术对于游戏支持的普及程度。
在 DLSS 4 刚推出不久，NVIDIA就宣布超过 100 款游戏和应用现已支持 DLSS 4 多帧生成，以及更多游戏即将支持 DLSS 4 多帧生成，这使得其成为NVIDIA历史上采用速度最快的游戏技术。而在上周三，《黑神话：悟空》也官方宣布已经在游戏中原生支持 DLSS 4 多帧生成技术。

实际上，NVIDIA对于市面上的大多数3A大作，都会争取官方合作，甚至是提供一些技术人员，在开发阶段就帮助开发商顺利的适配和开发游戏。
像是最近热门的“韩国模拟人生”《inZOI》和《永劫无间》手游PC版，NVIDIA 的数字人生成技术 NVIDIA ACE 在开发阶段就帮助它们在游戏中借助AI 生成拥有自主意识的游戏角色，降低开发商挥洒创意时的技术门槛。

自 2018年以来，基于 AI技术的 NVIDIA DLSS 通过不断地更新带来了诸多新技术，并彻底改变了游戏行业，我相信当下的 DLSS 技术已经完全超过了其刚刚推出时，NVIDIA 的开发人员们的预期。也希望未来 DLSS 技术能够给游戏行业带来更意想不到的改变。