Part1前言

DLSS深度学习超级采样（Deep learning super sampling）目前最新版本是2.3，是英伟达开发的一种图像缩放技术，可实时用于视频游戏中，这种技术利用深度学习将较低分率的图像缩放为更高分辨率的图像，以便在更高分辨率的计算机显示器上显示。DLSS技术的主要好处是可以提高游戏的帧速率，还可以选择不同的DLSS模式，质量、平衡、性能和超级性能模式。

Part2原理

DLSS 是通过降低游戏内的渲染分辨率，同时再通过人工智能算法模型和AI加速硬件单元（Tensor Core）来拉伸输出画面，提高显示分辨率，例如使用1080P的渲染分辨率再通过AI算法和Tensor Core运算输出4K（2160P）的显示分辨率，以此来达成提升帧数的目的。
DLSS1.0时代，通过游戏画面来训练AI，初代的DLSS也有不少缺点，一个是AI模型并不完善，画面的瑕疵比较多。另一个则是需要针对不同类型的游戏做模型的训练，导致游戏应用的进展比较缓慢。

在DLSS2.0在效率和处理速度上有很大的提升，官方宣称其速度可以达到上一代的两倍，换到实际游戏中就是同样的设置下可以提高更多的帧数。接着是更好的图像超级采样质量，DLSS 2.0扩展了超级采样的倍数，可以支持4x的分辨率拉伸，也就是说在1080p的渲染分辨率下通过DLSS 2.0即可拉伸到4K分辨率，大大节约了GPU资源，可以提供更高的帧数。更重要的一点是，DLSS 2.0不再需要针对单个游戏进行模型训练，所有游戏都会使用一个通用模型，这大大降低了游戏开发商使用DLSS技术的门槛。这也为后续虚幻以及Unity引擎加入原生DLSS支持打下了基础，也让更多游戏可以享受到DLSS的加成。

在2.1/2.2/2.3等每一个版本的迭代中，AI模型都会被进一步的完善，抖动、鬼影、残影、网格化等画面瑕疵都被逐一修复。性能提升的水平也得到进一步的提升。

Part3使用步骤

1、在官网下载对应版本的UE插件
https://developer.nvidia.com/rtx/dlss/get-started#ue-version 2、解压之后在UE的工程目录或者引擎目录文件夹下（建议放在工程目录下）

3、进UE插件里面搜索DLSS，打勾重启即可！

4、我们在场景显示窗口的右上角可以看到，同样我们也是可以在蓝图中调用DLSS。

开启之后，性能可以提升50%以上

Part4限制

DLSS并不是开了就可以提升帧数，还有以下限制：
1、DLSS需要英伟达（NVidia）卡，需要有 Tensor核心用于AI计算多出来的帧，目前只有 RTX2000系列已上的显卡才能支持DLSS
2、如果场景的瓶颈不在GPU上，那帧数也是没有办法提升的。比如场景内的Draw Call数太多，那就只能先去优化Draw Call数很多的相关功能，再去开启DLSS就会有很大的提升
3、场景实在是太吃资源，这时开启DLSS也不会有太大的效果。

Part5总结

DLSS 是 英伟达 近年来发布的最具创新性的功能之一。现在许多厂商都把它加入到了游戏中，借助这项独特的AI技术，DLSS可以在维持显示质量的同时显著提高游戏的性能，但它不仅仅只能应用在游戏上！

Part6Inveta团队

Inveta团队由研发、美术设计、建模等组成。团队介绍:
https://www.inveta.cn/about.html
团队开源项目：
https://github.com/inveta