DLSS 和 FSR 在技术实现上的本质差别是什么？

AMD 在 6 月 2 日发布了名为 FSR 的超分辨率技术，并提供了相应的对比视频，和 AMD 口若悬河的自卖自夸相比，他们提供的视频对比效果却有点打脸：

左侧：原生 1440p，右侧 FSR 高画质模式

其实类似的问题当初 DLSS 1.0 的时候也有遇到，那么 FSR 和 DLSS 在技术上的差别到底如何呢？

由于目前 FSR 和 DLSS 的实现细节其实都还是黑盒子，但是根据我们目前整理的信息，可以将其概括为以下条目：

• 未采用硬件深度学习、纯空间域 = 显示器/GPU 上拉取样（包括 FSR）
• 采用硬件深度学习，纯空间域 = DLSS 1.0
• 未采用硬件深度学习，结合时间域 = PS4 Checkboard、DLSS 1.9（以及 UE 5 中引入的 TAAU）
• 采用硬件深度学习，结合时间域 = DLSS 2.x

由此可见，当前的 FSR 在重构画面实现上还属于非常暴力的阶段，这种实现方式很难把低分辨率渲染导致的严重细节缺失以高品质的方式“脑补”回来。

而 NVIDIA DLSS 1.0 的时候已经是用超级计算机对大量游戏进行了 64 倍分辨率渲染画面进行训练，然后在之后运行游戏的时候，使用训练出来的深度学习网络（数据）进行推理，脑补出最终的画面，当然由于 1.0 的 DLSS 是纯空间域（就是基于同一帧画面的信息进行脑补），因此画面效果还是略低，但是这样技术出来的画质应该还是要优于 AMD FSR 不少。

采用 DLSS 1.9 的游戏并不多，据我所知 Control 算是一个，此时 DLSS 是完全在 CUDA Core 上执行，但是依然只有个别显卡能执行，DLSS 1.9 被认为是 DLSS 2.0 的先声，引入了时间域采样后，DLSS 可以在空间域的基础上结合前后多帧画面的运动向量进行脑补，出来的效果要比 DLSS 1.0 更出色。

DLSS 1.9 可以认为是 DLSS 2.0 的"纯软件"版。

游戏 Control 里的 DLSS 1.0 vs DLSS 2.0（1.9）对比，2.0 细节明显更多

更多 DLSS 1.0 vs DLSS 2.0(1.9)

DLSS 2.0 则是在 DLSS 1.9 基础上重新引入硬件深度学习加速，凭借 Tensor Core 的强大推理算力，最终达成了令人惊讶的画质，某些情况下甚至要比原生高分辨率更好。由于 DLSS 2.0 采用时间域，因此 DLSS 2.0 要求开发人员替换掉 TAA，所以你会发现有 DLSS 2.0 的游戏一般都不能两者兼得，当然，DLSS 2.0 的效果本身就远优于 TAA：

1080p 原生+TAA vs 520P DLSS 2.0 vs 540p TAAU

希望这篇小短文能让你对 AMD FSR、NVIDIA DLSS 有更多的认识，欢迎大家发表各自的看法。