性能方面，底破模型权重约141MiB 。解开它也不是发布即装即用的游戏模组 ，但未实现DLSS超分辨率功能 。被彻n版虽然距离实际游戏部署还有距离 ，底破这个项目展示了另一种可能性 。解开DLSS 5的发布完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。虽远慢于原生实现的被彻n版2.7毫秒 ，1440p为12.6毫秒 ，底破结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，解开而是发布一个独立实现，这是被彻n版英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，底破开源Vulkan版发布" />
OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的解开71块神经网络结构 ，但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。
目前该项目仍有限制。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，支持运动矢量和时序反馈 ，1080p为7.8毫秒 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，完全在浏览器中运行。
它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。仓库不包含英伟达的专有模型权重，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，用户需自行提供 。该网络采用U-Net架构 ，
日前据报道，不仅是最终画面，4K为29.3毫秒 。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。
该项目的核心突破在于 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，
更具突破性的是WebGPU移植版 。
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