NVIDIA近期發(fā)布了一項重要更新，為其深度學(xué)習(xí)超采樣(DLSS)技術(shù)引入了全新的Transformer模型，這一變革性進展標志著DLSS技術(shù)在效率和畫質(zhì)上的又一次飛躍。此次更新包含在一個全新的SDK中，不僅涵蓋了超分辨率、光線重建和DLAA技術(shù)的最新進展，更重要的是，它正式推出了替代舊版CNN模型的Transformer模型，旨在大幅降低顯存占用量。
據(jù)NVIDIA官方介紹，相較于傳統(tǒng)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的DLSS模型，新的Transformer模型在顯存使用上實現(xiàn)了顯著優(yōu)化。以1080p分辨率為例，采用新模型的310.3.0 SDK版本僅需87.77MB顯存，相比之前減少了近20%。這一顯存降低的效果在1440p、4K乃至8K分辨率上同樣顯著，平均顯存需求降低了約20%。
對于顯存容量有限的用戶而言，這一改進無疑是一大福音。它使得DLSS技術(shù)在不犧牲畫質(zhì)的前提下，能夠在更廣泛的硬件配置上流暢運行。此外，Transformer模型通過更精細的像素評估和理解單個像素的重要性，能夠生成更詳細的像素，從而在圖像質(zhì)量上帶來顯著提升。
值得注意的是，盡管新模型的顯存占用有所降低，但在實際使用中，其顯存占用率仍然保持在較低水平。例如，在8GB顯存和1080p分辨率下，模型的顯存占用率僅為約1%，即使在4K分辨率下，也僅占用約300MB顯存。
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