Karena adanya pembelajaran mendalam yang berkelanjutan di cloud, setelah jangka waktu tertentu, frame rate permainan juga akan semakin tinggi seiring pembaruan algoritma. 
DLSS 2.0 menawarkan tiga mode kualitas gambar yang berbeda: mode kualitas, mode seimbang, dan mode kinerja. 
Mereka dapat mengendalikan resolusi rendering internal gim, di mana mode performa dapat mencapai resolusi super hingga 4x, yaitu, dalam gim yang mendukung DLSS 2.0, Anda memilih resolusi 4k, tetapi kartu grafis akan melakukan rendering pada permintaan 1080p dan kemudian mengonversi ke resolusi 4k melalui algoritma super sampling, sehingga mencapai output 4k dan tidak memengaruhi kualitas gambar, bahkan seperti yang dikatakan Nvidia, "Kualitas gambar yang disetel DLSS 2.0 lebih baik daripada kualitas gambar asli sebelumnya". Jadi, frame rate dapat ditingkatkan secara signifikan dalam kualitas 4k. 
Kebanyakan game saat ini tidak ditampilkan langsung ke layar setelah dirender, tetapi memerlukan serangkaian pasca-pemrosesan. Misalnya, fitur anti-aliasing, termasuk anti-aliasing waktu TAA, anti-aliasing adaptif cepat FXAA, dll. Namun, ada masalah dengan fitur anti-aliasing atau fitur pengoptimalan gambar lainnya, seperti menyebabkan keburaman, pemrosesan elemen grafis yang salah, dll. 
Untuk jenis masalah ini, mustahil untuk hanya mengandalkan algoritma untuk menyelesaikannya. Ini karena mustahil bagi algoritma untuk mengetahui hal-hal apa saja yang ada dalam gambar. Namun, untuk AI, ini adalah aplikasi yang sangat bagus. Setelah puluhan atau ratusan ribu sesi pelatihan dengan AI di komputer, AI dapat mengidentifikasi berbagai elemen gambar dan dapat secara otomatis melengkapinya untuk menghasilkan hasil grafis berkualitas tinggi. 
Ini adalah prinsip dasar cara kerja DLSS. Menurut data NVIDIA, pertama-tama mereka mengumpulkan kualitas gambar game yang sempurna dengan anti-aliasing layar penuh 64x sebagai gambar referensi, kemudian mendapatkan gambar asli yang diperoleh dengan rendering normal, kemudian melatih DLSS agar sesuai dengan kualitas gambar yang sempurna, meminta DLSS untuk menghasilkan output dari setiap input, mengukur perbedaan antara output ini dan kualitas gambar yang sempurna, dan menyesuaikan bobot grid sesuai dengan perbedaan tersebut. Pada titik ini, DLSS memiliki model yang stabil untuk mengoptimalkan gambar untuk aplikasi tertentu. 