DIY从入门到放弃：DLSS、FSR与XeSS从无到有的魔法

DLSS（Deep Learning Super Sampling）

原理
   DLSS是NVIDIA推出的一种基于深度学习的超采样技术。它利用预先在NVIDIA超级计算机上使用大量图像数据训练好的神经网络模型。
   在游戏运行时，该技术以较低分辨率（如1080p）渲染场景，然后通过神经网络将其放大到目标分辨率（如4K）。这个过程中，神经网络能够智能地重建图像细节，因为它已经学习到了不同分辨率图像之间的映射关系。例如，在渲染远处的物体时，它可以准确地推测出应该添加的纹理和细节，而不是简单地进行模糊的放大。
硬件要求
   需要NVIDIA的GPU，并且对GPU的性能有一定要求。较新的RTX系列显卡对DLSS的支持更好，因为这些显卡具备专门的张量核心（Tensor Cores）。张量核心能够加速神经网络计算，使得DLSS能够在实时游戏场景中高效运行。例如，RTX 3060及以上型号的显卡在支持DLSS的游戏中能够显著提升游戏性能并保持较好的图像质量。
游戏中的实现效果
   在《赛博朋克2077》等游戏中，DLSS的效果非常明显。开启DLSS后，在4K分辨率下游戏帧率能够得到大幅提升。在不开启DLSS时，以RTX 3080显卡为例，在4K分辨率下可能只能达到30 40fps的帧率，而开启DLSS（质量模式）后，帧率可以提升到60 70fps甚至更高，同时画面质量并没有明显的损失，远处的建筑、人物的细节依然清晰可辨。

DLSS的发展历程
   最初的DLSS版本在图像重建的准确性上存在一些问题，但是随着技术的不断迭代，从DLSS 0到DLSS 0再到DLSS 0，它的性能和图像质量都有了显著提升。DLSS 0在图像质量上有了很大改进，减少了早期版本中的模糊和伪影现象。DLSS 0更是引入了帧生成技术，能够在提升帧率的同时保持良好的画面连贯性。


FSR（FidelityFX Super Resolution）

原理
   FSR是AMD推出的开源超采样技术。它采用了一种基于空间放大算法的方式。通过分析画面中的像素信息，在低分辨率渲染的基础上进行智能放大。例如，它会识别画面中的边缘、纹理等特征，根据周围像素的关系来生成缺失的细节，从而实现将低分辨率图像放大到高分辨率图像的效果。
硬件要求
   相对比较宽松，不局限于AMD显卡。虽然是AMD推出的技术，但NVIDIA显卡甚至一些集成显卡也可以使用。这使得它在硬件兼容性方面具有较大的优势。例如，在一些老旧的NVIDIA显卡或者英特尔集成显卡上，只要游戏支持，就可以开启FSR来提升性能。
游戏中的实现效果
   在《古墓丽影：暗影》等游戏中，FSR可以在一定程度上提升游戏的帧率。以AMD Radeon RX 6650 XT显卡为例，在1440p分辨率下，关闭FSR时帧率可能为70 80fps，开启FSR（质量模式）后，帧率可以提升到90 100fps左右。不过，在图像质量方面，与DLSS相比，FSR可能在一些细节重建上稍逊一筹，比如在处理复杂的光照效果下的物体细节时，可能会出现一些轻微的模糊现象。
FSR的发展历程
   FSR也在不断发展，从最初的版本到后来的FSR 0，它在算法优化上取得了进展。FSR 0在图像质量和性能提升方面都比最初版本有了明显的改善，扩大了其在游戏中的应用范围和实际效果。


XeSS（Xe Super Sampling）

原理
   XeSS是英特尔推出的超采样技术。它利用人工智能算法，通过对低分辨率图像进行分析并与预先训练的模型数据相结合，来重建高分辨率图像。其原理与DLSS和FSR有相似之处，但也有自己的特点。例如，XeSS在训练模型时可能采用了不同的图像数据集和算法优化，旨在在英特尔的硬件平台上实现高效的超采样。
硬件要求
   主要针对英特尔的硬件，特别是配备Xe核芯显卡的英特尔处理器或者英特尔独立显卡。不过，随着技术的发展，也有一定的跨平台支持潜力。例如，在一些同时使用英特尔和其他品牌硬件的混合系统中，也有可能实现XeSS的部分功能。
游戏中的实现效果
   在一些支持XeSS的游戏测试中，以英特尔锐炫（Arc）独立显卡为例，开启XeSS后能够提升游戏的帧率。在1080p分辨率下，对于一些对图形性能要求较高的游戏，帧率提升效果较为明显。然而，目前由于英特尔独立显卡的市场占有率相对较低，XeSS在游戏中的普及程度还不如DLSS和FSR。
XeSS的发展历程
   XeSS作为英特尔在图形技术领域的新尝试，处于不断发展和完善的阶段。随着英特尔在独立显卡市场的不断探索和研发投入，XeSS的性能和对更多游戏的支持能力有望不断提升。

对比与总结

性能对比
   在性能提升方面，DLSS在NVIDIA的RTX系列显卡上往往能够提供非常显著的帧率提升，尤其是在高分辨率（如4K）下。FSR在不同硬件上都能提供一定的帧率提升，虽然整体提升幅度可能略低于DLSS在同等条件下的表现，但它的硬件兼容性优势明显。XeSS在英特尔硬件平台上有一定的性能提升效果，但目前由于硬件普及程度等因素，在整体性能表现上还有待进一步提升和扩大应用范围。
图像质量对比
   DLSS在图像质量方面表现出色，尤其是在DLSS 0及以后的版本中，能够很好地重建图像细节，减少伪影和模糊。FSR虽然能够提升帧率，但在图像细节重建上稍逊一筹，可能会出现一些轻微的图像质量下降情况。XeSS的图像质量目前处于不断发展阶段，与DLSS和FSR相比，在复杂场景下的图像细节处理能力还有提升空间。
硬件兼容性对比
   FSR具有最好的硬件兼容性，几乎可以在各种品牌的显卡上使用。DLSS仅适用于NVIDIA显卡。XeSS主要针对英特尔硬件，但有一定的跨平台发展潜力。
技术发展趋势
   随着游戏对图形性能和分辨率要求的不断提高，这三种超采样技术都将继续发展。DLSS可能会继续优化其神经网络算法，进一步提升性能和图像质量，并且随着新的NVIDIA显卡发布，其应用范围会进一步扩大。FSR可能会在保持硬件兼容性优势的基础上，不断改进算法以提升图像质量。XeSS则会随着英特尔独立显卡的市场推广和技术研发，提高性能、改善图像质量并增加在更多游戏中的支持。