歌德GH1 2019-04-26 DLSS效果如何要看AI优化，战地5的DLSS就是个渣。。地铁的DLSS是优化最好的肉眼几乎看不出差别，古墓的DLSS仅次于地铁边缘处有一点点模糊，还是值得开启的毕竟帧数高了不少。。期待这个技术慢慢成熟，不要无脑就说是个没用的功能。 ♥ 534 ↩ 43
Ifiwereyoung 2019-04-28 DLSS（深度学习抗锯齿）的原理就是Nv让自家的超算对超高分辨率（例如8K）的游戏场景进行学习和计算，然后将训练模型下传至你的电脑，然后你的RTX显卡中的TC来进行使用，在游戏中“判断”物体边缘进行高分辨率“脑补”，进而达到抗锯齿效果。 这个东西需要一个能够飞跑深度学习模型的硬件，所以RTX中的Tensor Core就是干这个的，同时这个技术也需要游戏厂商的全力支持——要提供巨量的游戏贴图，建模，数据给Nv来进行深度学习，这个时候游戏甚至可能还没发售。 这就让很多游戏厂商对其敬而远之。现在应该只有4A是铁了心跟着Nv来了一把画质飙车，超高的光追质量和DLSS水平，并且是一开始就全力支持，比EA和SE走的都要靠前，大公司都会有自己的商业考虑，不愿意被Nv牵着鼻子走。 RTX显卡的功能到目前，一共只有4款游戏你能完美体验，地铁，BF5，圣歌，古墓。然后EA的集体扑街，SE的姗姗来迟，只有地铁非常给力，另外如果只想体验DLSS，还有SE手下的最终幻想XV，一样不算成功。 RTX推广不开不能怪老黄，谁让老黄押宝的一批游戏厂商今年全都不给力呢…… ♥ 45 ↩ 3
奈九丶 2019-11-12 大表哥2现在急需一个DLSS。 自带的TXAA。 打开虽然不吃性能。但是糊的一B根本没法看。 FXAA效果又不行。 效果最好的MSAA 打开个X2都帧数性能损失巨大。 难受呀。 ♥ 9 ↩ 1
抽屉的文档 2019-04-28 又不是高级计算机工程师，就算是也不一定强到可以去扒人家软硬件。没啥好猜的，官方说的不信，自己瞎猜有啥好信的，结果就是扯来扯去感受不到重点，码农只好直接去英文官网走一遍文档， DLSS简单说就是AI算法，本质原理就是把低分辨率的图片通过AI算法“还原"回高分辨率，所以游戏的时候为了提到帧率把游戏画质降低之后通过AI算法把低画质“还原”会原来的高画质。 Tensor core的设计是为了提高矩阵运算的速度，因为AI运算涉及大量的矩阵运算，实际运算速度的非常慢 。（速度是O(n^3)<= 如果有计算机学生看到想知道这方面的， 至于其他的想知道矩阵是啥去看看线性代数=..=）。 然后就是为什么糊: 1. 算法不够好，这个算法的本质是为了让数据处理的结果能够 无线接近于 原来高画质的画面； 2. 本身画质的过低。把整个流程简化想像成 A X B = C ， A = 当前分辨率 ， B = 算法， C = 结果画质 假设原画质 = 100， 你给我一个5画质的 我当前算法顶死就是个5，5 x 5 = 25我也很很绝望啊。 3. 你电脑当前的数据模型，也就是官方给你的样本模型。数据库上面有庞大的训练后的数据，但是你电脑肯定放不下，官方会给你一份小的，质量“最高”的数据样本，希望这个样本模型的运算结果也可以无限接近甚至优于原本数据库的模型。这就是DLSS最后一个词Sampling的意思。所以怎么取这个样本很重要，本质2和3都是同属于算法。 算法的好坏很重要， 你要处理的数据是什么样的也很重要，算法中更加本质的东西就是用当前的模型（数据）去猜测给我这个有问题的数据（比如：低画质的图）的原结果， 有时候不一定是加法或是乘法，还有可能是减法和除法，也就出现了为什么开了效果反而更差。说是简单，实际操作相当复杂，比如2中的公式A x B，实际上有很多因素会影响A，B ，甚至A本身是B的最大权重，这也是为什么计算机工程师不断努力，提高AI "学习能力"的原因。 ( 一切的本质就是数学，数学天下第一 >.> 请无视我的胡言乱语) (看懂点个赞上去给其他小白了解下呗，有专业方面的错误也可以指正下，但是我也懒得和那些唯心主义的讨论，又不是讨论文学。） ♥ 6 ↩ 2
Comments
阿狸那句“人渣！”听得我心里咯噔一下，我感觉好像觉醒了什么特殊属性[小电视_害羞]
♥ 2085 ↩ 37
怎么觉得显卡姬和吐槽姬坐的越来越远了，要离婚了么…
♥ 1093 ↩ 24
单项选择 你来看阿狸视频是为什么？ 踩 ，挑电脑 回复，看显卡 转发，学知识 点赞，看阿狸
♥ 679 ↩ 24
DLSS效果如何要看AI优化，战地5的DLSS就是个渣。。地铁的DLSS是优化最好的肉眼几乎看不出差别，古墓的DLSS仅次于地铁边缘处有一点点模糊，还是值得开启的毕竟帧数高了不少。。期待这个技术慢慢成熟，不要无脑就说是个没用的功能。
♥ 534 ↩ 43
看起来瘦了唉，不过没事 五一过后就会反弹了 （狗头∪･ω･∪保命）[2233娘_卖萌]
♥ 135 ↩ 1
没电脑，就进来看看阿狸
♥ 104 ↩ 4
突然想，是不是都家境贫寒了，中间坐一个装机媛应该蛮有意思啊哈哈 最后祝您身体健康，YES！
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1660ti好，2060好，但是阿狸最好！！
♥ 62 ↩ 5
DLSS（深度学习抗锯齿）的原理就是Nv让自家的超算对超高分辨率（例如8K）的游戏场景进行学习和计算，然后将训练模型下传至你的电脑，然后你的RTX显卡中的TC来进行使用，在游戏中“判断”物体边缘进行高分辨率“脑补”，进而达到抗锯齿效果。 这个东西需要一个能够飞跑深度学习模型的硬件，所以RTX中的Tensor Core就是干这个的，同时这个技术也需要游戏厂商的全力支持——要提供巨量的游戏贴图，建模，数据给Nv来进行深度学习，这个时候游戏甚至可能还没发售。 这就让很多游戏厂商对其敬而远之。现在应该只有4A是铁了心跟着Nv来了一把画质飙车，超高的光追质量和DLSS水平，并且是一开始就全力支持，比EA和SE走的都要靠前，大公司都会有自己的商业考虑，不愿意被Nv牵着鼻子走。 RTX显卡的功能到目前，一共只有4款游戏你能完美体验，地铁，BF5，圣歌，古墓。然后EA的集体扑街，SE的姗姗来迟，只有地铁非常给力，另外如果只想体验DLSS，还有SE手下的最终幻想XV，一样不算成功。 RTX推广不开不能怪老黄，谁让老黄押宝的一批游戏厂商今年全都不给力呢……
♥ 45 ↩ 3
gtx960m流下了时代的眼泪
♥ 30 ↩ 3
买再好的显卡，到最后，你会发现，也就用来刷刷B站～(￣▽￣～)
♥ 11
阿狸越来越漂亮了，什么时候出写真啊，我一定买爆！
♥ 10
大表哥2现在急需一个DLSS。 自带的TXAA。 打开虽然不吃性能。但是糊的一B根本没法看。 FXAA效果又不行。 效果最好的MSAA 打开个X2都帧数性能损失巨大。 难受呀。
♥ 9 ↩ 1
为什么我感觉阿狸好像和以前不一样了 难道是....瘦了？！！
♥ 8 ↩ 2
DLSS2.0,YES 不在做个DLSS2.0的视频吗
♥ 7
帧数与画质不可兼得←_←
♥ 7 ↩ 2
做后一段旋律，听得我的徽章又颤动了起来
♥ 7 ↩ 1
那个，可以让扫雷也帧数爆长吗[滑稽]
♥ 7
我是来看科普的吗？ 看科普(╳) 看姐妹(√)
♥ 6
又不是高级计算机工程师，就算是也不一定强到可以去扒人家软硬件。没啥好猜的，官方说的不信，自己瞎猜有啥好信的，结果就是扯来扯去感受不到重点，码农只好直接去英文官网走一遍文档， DLSS简单说就是AI算法，本质原理就是把低分辨率的图片通过AI算法“还原"回高分辨率，所以游戏的时候为了提到帧率把游戏画质降低之后通过AI算法把低画质“还原”会原来的高画质。 Tensor core的设计是为了提高矩阵运算的速度，因为AI运算涉及大量的矩阵运算，实际运算速度的非常慢 。（速度是O(n^3)<= 如果有计算机学生看到想知道这方面的， 至于其他的想知道矩阵是啥去看看线性代数=..=）。 然后就是为什么糊: 1. 算法不够好，这个算法的本质是为了让数据处理的结果能够 无线接近于 原来高画质的画面； 2. 本身画质的过低。把整个流程简化想像成 A X B = C ， A = 当前分辨率 ， B = 算法， C = 结果画质 假设原画质 = 100， 你给我一个5画质的 我当前算法顶死就是个5，5 x 5 = 25我也很很绝望啊。 3. 你电脑当前的数据模型，也就是官方给你的样本模型。数据库上面有庞大的训练后的数据，但是你电脑肯定放不下，官方会给你一份小的，质量“最高”的数据样本，希望这个样本模型的运算结果也可以无限接近甚至优于原本数据库的模型。这就是DLSS最后一个词Sampling的意思。所以怎么取这个样本很重要，本质2和3都是同属于算法。 算法的好坏很重要， 你要处理的数据是什么样的也很重要，算法中更加本质的东西就是用当前的模型（数据）去猜测给我这个有问题的数据（比如：低画质的图）的原结果， 有时候不一定是加法或是乘法，还有可能是减法和除法，也就出现了为什么开了效果反而更差。说是简单，实际操作相当复杂，比如2中的公式A x B，实际上有很多因素会影响A，B ，甚至A本身是B的最大权重，这也是为什么计算机工程师不断努力，提高AI "学习能力"的原因。 ( 一切的本质就是数学，数学天下第一 >.> 请无视我的胡言乱语) (看懂点个赞上去给其他小白了解下呗，有专业方面的错误也可以指正下，但是我也懒得和那些唯心主义的讨论，又不是讨论文学。）
♥ 6 ↩ 2