NVIDIA DLSS 過渡至 Transformer 模型，顯著提升效能

NVIDIA 正利用其深度學習超級採樣 (DLSS) 技術踏上變革之旅，向使用變壓器模型做出重大轉變，這有望帶來顯著的改進。

Transformer 模式的過渡：NVIDIA DLSS 技術的變革者

作為影像提陞技術的領導者，NVIDIA 的 DLSS 始終為遊戲玩家和開發者帶來卓越的效能提升。這項技術不僅憑藉其效率佔據市場主導地位，更得益於 NVIDIA 建構的強大生態系統。作為一項開創性的舉措，DLSS 將迎來重大變革：從傳統的捲積神經網路 (CNN) 架構過渡到更先進的 Transformer 模型。此次升級預計將帶來一系列優勢，包括增強的影像品質和卓越的光線重建能力。

經過六個月的嚴格開發， NVIDIA DLSS Transformer 模型已完成 Beta 測試階段，這意味著我們即將在即將推出的遊戲中見證它的落地。這個 Transformer 模型的核心是一個視覺轉換器，它可以精確評估幀內的每個像素，並識別每個像素的重要性。這個分析過程會跨越多個影格進行，以產生更複雜、更精緻的視覺效果。

Transformer 模型利用比傳統 CNN 參數多一倍的參數，不僅實現了卓越的視覺保真度，還能減少重影偽影，並在遊戲過程中呈現更平滑的邊緣。此外，這項尖端技術旨在與所有 RTX GPU 相容。從 Turing 架構到最新的 Blackwell 系列，遊戲玩家將體驗到顯著的升級。雖然這些增強功能的具體效果尚待揭曉，但 NVIDIA 已確認，向 Transformer 架構的過渡將顯著改善影像的縮放過程，並可能帶來顯著的視覺效果差異。

隨著 DLSS Transformer 模型全面投入運行，我們可以預期官方更新將在未來幾個月內推出，並將這項先進技術整合到各種遊戲中。