何謂深度學習超級取樣（DLSS）？

深度學習 超級取樣（DLSS）是由 NVIDIA 開發的先進人工智慧（AI）圖形渲染技術，運用深度學習與 AI 圖形密集型應用程式幀率的同時，生成精美銳利的影像。其運作原理在於即時智能地將低解析度影像進行升頻處理。

DLSS 運用 NVIDIA RTX 顯示卡內建的專用 Tensor 核心，透過深度神經網路分析數千張參考圖像，學習各種圖形元素（如光照、紋理與邊緣）應呈現的樣貌。此訓練模型能將所學知識應用於新遊戲畫面，高效地將畫面從低解析度提升至高解析度。 此技術能提升幀率並帶來更流暢的遊戲體驗，尤其在動作類遊戲場景中顯得至關重要。

提升視覺保真度與效能

DLSS的核心優勢在於其能提升遊戲與應用程式的視覺保真度，同時避免傳統高解析度帶來的效能損失。透過減少渲染像素數量，再運用AI 升頻處理，DLSS提供了一種更高效的途徑來實現高品質視覺效果。

• 遊戲開發影響：遊戲開發者可將 DLSS 整合至其作品中，讓玩家能啟用此功能以提升效能與視覺品質。此整合通常需與 NVIDIA 合作，針對特定遊戲的視覺特性優化 DLSS 模型。
• 使用者體驗：從使用者角度來看，特別是玩家的視角，DLSS能顯著提升幀率表現，這對於實現更流暢、更沉浸式的遊戲體驗至關重要。它同時讓較低階的硬體設備也能運行更高畫質設定或解析度，使高品質遊戲體驗得以普及化。

應用於各個領域

儘管DLSS主要以應用於電玩遊戲而聞名，其影響力卻遠不止於此。這項技術在各個領域皆具實用價值，尤其在需要或追求高解析度圖形與流暢幀率的領域中更顯重要。

1. 專業圖形與設計：在3D建模、建築可視化及數位內容創作等領域，DLSS能顯著提升視覺品質。當運用DLSS技術時，這些領域的專業人士通常能更流暢地與複雜模型及環境互動，往往能實現更高效的工作流程。
2. 虛擬實境（VR）與擴增實境（AR）：對於需仰賴高幀率與清晰畫質以實現舒適沉浸體驗的VR及AR應用，DLSS技術能協助渲染逼真高解析度的環境，同時避免產生可能引發使用者不適或暈眩感的延遲現象。
3. AI 機器學習研究：運用視覺資料的研究人員可藉由DLSS技術更高效地處理大型資料集。此技術有助於視覺化複雜的數據模式與模擬結果，提供更清晰的洞察。

DLSS的未來

DLSS的持續發展預示著未來趨勢：AI圖形渲染技術將不僅限於遊戲領域，更將成為各類需要高品質視覺輸出的mainstream。隨著AI 不斷演進，DLSS將日益精進，在提升影像品質與加速渲染效能兩方面帶來更顯著的突破。

• 與新興技術的整合：DLSS與雲端遊戲等新興技術的潛在整合——在這些領域中頻寬與延遲是關鍵因素——有望重新定義流式傳輸高品質圖形的標準。
• AI 進展： AI 的持續改進，DLSS技術有望在更廣泛的應用場景與裝置中實現更普及且高效的應用。