本文来自微信公众号： 果壳 ，作者：糕级冻雾，编辑：沈知涵，原文标题：《DLSS 5 把显卡干趴下了，英伟达却觉得这很重要》
谁还记得5月份，黄仁勋来北京，仅仅一天内就受到两次冲击。一个是老北京豆汁儿，一个是路人阿姨的“暴力”美颜滤镜。
网图
很快这张图就在游戏玩家圈里流传开。有玩家用此来吐槽当时DLSS 5的展示效果，“极限磨皮”、“整容”、“AI味”。
DLSS（又被戏称大力水手），可以先把它理解成英伟达推出的一套游戏图形技术。过去的DLSS主要帮游戏提高分辨率和帧数，DLSS 5进一步升级，用AI渲染游戏画面的光影、材质和场景，逼近真实。
9月3日，DLSS 5随《NBA 2K27》正式上线。目前，英伟达官方版本只支持RTX 50系显卡，但是玩家社群已经魔改了运行库，让它下放到了30、40系的N卡。
除了玩家圈子里此起彼伏的讨论，我看到了这个技术超越游戏本身的意义。
好看是好看，怎么掉帧呢？
市面上有很多游戏，玩法很出色，但是画面非常劝退人。
比如我最近在玩的《僵尸毁灭工程》，人物、房屋和街道都挤在斜俯视视角里，光影很平，毫无立体感。
图源youtuber@Pukis
但打开DLSS 5后，整个画面的气氛变了。墙角出现阴影，车身有了反光，人物也不再像直接贴在地面上。原本略显单薄的画面多了一层阴沉的光感，看起来更像一座真正荒废下来的末日小城。
这便是这类图形技术的意义，提升原本就很好看的3A游戏的空间感和拟真度。那些不以画面见长的游戏，也有了更为立体的画面处理。
玩家社区里，有很多魔改工具。比如玩家对DLSS 5处理过一次的画面不满意，可以再叠一层。相当于让DLSS 5跑了三层之后，游戏画面里的皮肤和地面开始泛油光，人物轮廓逐渐变形，画面一动，头发和阴影还会不停闪烁。画面一动起来，桌角呈现过度P图后的弯曲效果。
上：未开启DLSS5的画面；下：开启4次处理后的画面｜作者自制
我的显卡是RTX 4070 Ti Super，市场价6000元左右，算中高端显卡。在使用DLSS 5过程中出现了明显掉帧——说明DLSS 5足以将我的显卡“榨干”。
DLSS 5开启了游戏图形技术的下一个问题，从“玩得顺不顺畅”到“画面还能不能更好看”。
过去几代DLSS，是在帮显卡“偷懒”。“超分辨率”让游戏以较低的分辨率渲染，再让AI参考当前画面和之前几帧留下的信息，把它补成更高的分辨率；“帧生成”则在两张正常渲染的画面之间，推算出新的过渡帧，它们都在解决清晰度、帧数和有限算力之间的矛盾。
而DLSS 5显然是对算力的严峻考验。
DLSS 5重现哈宝美颜｜reelsgames18
如何重新渲染画面的光影？就拿游戏人物的耳朵来说。现实生活里，强光从人的背后照过来，一部分光会渗入皮肤，在里面散开，于是耳朵边缘泛出一点暖红色。
传统游戏也能做出这种效果，但美术需要提前构建皮肤材质，技术人员写好受光规则，再让渲染器逐帧计算。
而DLSS 5（英伟达称这套算法的核心为“3D引导神经渲染”），是通过在训练中学到的物理规律，推测一束光线投射到游戏人物耳朵上，会呈现怎样的透光和明暗。
图源：TheAIGRID
一个前置需要解决的问题，算法得理解游戏里的皮肤、头发、布料、和植物等等。然后基于物理规律，生成更为自然的反光、写实的人物肌肤纹理、层次感的环境。
更加消耗算力的地方在于。用AI生图，用户有耐心等上十几秒。但是打游戏时没法等。
一款游戏要维持每秒60帧，每张画面只有大约16.7毫秒。
为了极致压缩处理时间，游戏引擎需要做完基础的渲染工作，再移交给DLSS 5完成“效果逼真”的工作。
3D引导神经网络渲染技术｜英伟达
然后英伟达将模型生成图像通常需要进行的多轮计算，压缩成一个生成步骤（为此设计了一个“单步像素空间扩散模型”）。
同一个模型在不同生成强度下的表现｜英伟达
为了避免生成结果的出入——连续画面忽明忽暗，甚至突然变形，上一步的游戏引擎会把例如一只手的移动方向、距离、轨迹等组成的“运动向量”一起交给DLSS5。
4K 60帧每帧画面接近830万个像素，相当于每秒处理近5亿个像素，渲染后再给DLSS 5去做神经网络处理，所有工作还要在16.7毫秒/每帧里完成。即便压缩，显卡算力也遭“迎头暴击”。
PC Gamer的实测很快把这笔代价算了出来。在《NBA 2K27》中，RTX 5080以4K原生分辨率运行时，平均帧率原本是183帧；打开DLSS 5后，只剩49帧，降幅达到73%。
粗略换算，183帧相当于每帧约5.5毫秒，49帧则是每帧约20.4毫秒。所以开启DLSS 5后，整条渲染流程平均每帧多花了近15毫秒，已经快赶上60帧渲染整张画面的时间了。
玩家遇见硬件跟不上新技术的窘境。英伟达后续也得努力平衡两者。但是DLSS 5展示的神经渲染方法，很有可能实现生成式渲染的实时和可控。这套方法，可能会有很多用途，改变很多行业。
英伟达的野心，让数字世界逼近真实
过去，游戏引擎建造3D世界遵循的方式是，开发者先把规则写好，再交给显卡渲染。生成式AI走的是另一条路，它需要判断“这个东西在现实世界里应该什么样？”
在虚拟影棚拍摄部分场景｜disguise
电影行业的虚拟影棚就是一个直观的用例。现在很多电影已经会把虚拟场景直接铺到巨大的LED屏幕上，演员站在屏幕前拍，导演也能现场调整机位和灯光。但皮肤、烟雾、玻璃、金属这些复杂材质想做到足够真实，还是要靠后期渲染。如果类DLSS 5技术进入影棚，导演在虚拟影棚看到的，就会更接近我们在电影院看到的画面。建筑设计和工业仿真也有类似需求。
英伟达自己也在把神经渲染放进一个比游戏更大的故事里。在2026年SIGGRAPH上，它把3D引导神经渲染（实时渲染画面，尤其是过去处理不好的光影、材质和外观）、世界模型（基于物理规律的数字世界生成）和实时模拟（模拟符合物理规则的运动和交互）放在同一场主题演讲中，又把游戏、电影、机器人和工厂数字孪生列为需要虚拟世界的领域。
所以DLSS 5和游戏，是英伟达目前最先落地的地方，但实时生成的目标，远远不只服务于玩家。更为广泛的意义是，我们怎么制造一个看起来足够真实的数字世界。
参考文献
[1]https://research.nvidia.com/labs/adlr/DLSS5/
[2]https://www.nvidia.cn/geforce/news/dlss-5-3d-guided-neural-rendering/