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由于云端不断深度学习，一段时间后，游戏帧率也会随着算法更新越来越高。
DLSS 2.0提供三种不同的图像质量模式：质量模式、平衡模式和性能模式。
它们可以控制游戏的内部渲染分辨率，其中性能模式最高可以实现4倍超分辨率，也就是说，在支持DLSS 2.0的游戏中你选择4k分辨率，但显卡会按照1080p的需求进行渲染，并且然后通过超采样算法转换为4k分辨率，从而实现4k输出并且不影响图像质量，甚至正如Nvidia所说“DLSS 2.0调校的画质比之前的原生画质更精细”。因此在 4k 画质下帧率可以显着提高。
如今大多数游戏在渲染后都不会直接输出到屏幕上，而是需要进行一系列的后处理。例如抗锯齿功能，包括TAA时间抗锯齿、FXAA快速自适应抗锯齿等。但是这些抗锯齿或其他图像优化功能都存在问题，例如导致模糊、图形处理不正确等元素等
对于这类问题，单纯依靠算法是无法解决的。这是因为算法不可能知道图像中哪些东西是什么。然而对于AI来说，这是一个非常好的应用。经过计算机上的 AI 数万或数十万次训练后，AI 可以识别不同的图片元素并自动对其进行补充以生成高质量的图形结果。
这就是 DLSS 工作的基本原理。根据NVIDIA的数据，他们首先采集64倍全屏抗锯齿的游戏完美画质作为参考图像，然后得到正常渲染得到的原始图像，然后训练DLSS来匹配完美画质，询问DLSS通过每个输入产生输出，测量这些输出与完美图像质量之间的差异，并根据差异调整网格权重。此时，DLSS 拥有一个稳定的模型，可以针对给定应用程序优化图像。
