NVIDIA DLSS 过渡至 Transformer 模型,显著提升性能

NVIDIA DLSS 过渡至 Transformer 模型,显著提升性能

NVIDIA 正利用其深度学习超级采样 (DLSS) 技术踏上变革之旅,向使用变压器模型做出重大转变,这有望带来显著的改进。

Transformer 模型的过渡:NVIDIA DLSS 技术的变革者

作为图像提升技术的领导者,NVIDIA 的 DLSS 始终为游戏玩家和开发者带来卓越的性能提升。这项技术不仅凭借其效率占据市场主导地位,更得益于 NVIDIA 构建的强大生态系统。作为一项开创性的举措,DLSS 将迎来重大变革:从传统的卷积神经网络 (CNN) 架构过渡到更先进的 Transformer 模型。此次升级预计将带来一系列优势,包括增强的图像质量和卓越的光线重建能力。

NVIDIA DLSS Transformer 模型

经过六个月的严格开发, NVIDIA DLSS Transformer 模型已完成 Beta 测试阶段,这意味着我们即将在即将推出的游戏中见证它的落地。该 Transformer 模型的核心是一个视觉转换器,它可以精确评估帧内的每个像素,并识别每个像素的重要性。这一分析过程会跨越多个帧进行,以产生更复杂、更精致的视觉效果。

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Transformer 模型利用比传统 CNN 参数多一倍的参数,不仅实现了卓越的视觉保真度,还能减少重影伪影,并在游戏过程中呈现更平滑的边缘。此外,这项尖端技术旨在与所有 RTX GPU 兼容。从 Turing 架构到最新的 Blackwell 系列,游戏玩家将体验到显著的升级。虽然这些增强功能的具体效果尚待揭晓,但 NVIDIA 已确认,向 Transformer 架构的过渡将显著改善图像的缩放过程,并可能带来显著的视觉效果差异。

随着 DLSS Transformer 模型全面投入运行,我们可以预期官方更新将在未来几个月内推出,并将这项先进技术集成到各种游戏中。

如需进一步了解,请查看原始新闻来源:Videocardz

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