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AMD FSR Redstone 正式上線重點整理, 2025 年底支援超過 200 款遊戲

AMD 近期正式推出新一代 FSR Redstone 技術,同步開放 FSR Redstone SDKUnreal Engine 專用外掛 下載,讓遊戲開發者能更容易在新作或既有遊戲中導入最新的 AI 與機器學習影像技術。這次更新主要針對 Radeon RX 9000 系列(RDNA 4 架構)顯卡,也是 AMD 目前在「ML 驅動影像技術」上的最大幅度升級。

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FSR Redstone 是什麼?一次整合 4 項核心技術​


FSR Redstone 並非單一功能,而是一整套以機器學習為核心的影像與效能技術,包含:
  • FSR Upscaling(超解析度升頻)
  • FSR Frame Generation(畫格生成)
  • FSR Ray Regeneration(光追雜訊重建)
  • FSR Radiance Caching(神經光照快取,預覽/示範階段)

AMD 表示,到了 2025 年底,FSR Redstone 的升頻功能將支援超過 200 款遊戲,其中約 40 款遊戲支援 ML Frame Generation。不過,各項功能是否完整啟用,仍取決於遊戲本身的實作程度。


FSR Upscaling 4.0.3 升頻,全面轉向 ML​

FSR Redstone 中的 FSR Upscaling 4.0.3,是以機器學習為核心的新一代升頻技術(原 FSR 4)。AMD 透過神經網路,從低解析度畫面重建細節,並強化動態穩定性,改善以往常見的問題,包括:
  • 移動物體殘影減少
  • 粒子效果更完整
  • 細節與時間穩定性提升
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此升頻模型是以 AMD Instinct GPU 訓練,並針對 RDNA 4 顯卡的 ML 加速單元最佳化。對於舊顯卡(RDNA 3.5 與之前),則會自動退回到傳統 FSR 3 路徑,以確保相容性。

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FSR Frame Generation 4.0,正式導入 AI 插幀​

新的 FSR Frame Generation 4.0 使用 ML 模型在兩個真實畫格之間生成中間畫格,相比舊版分析式插幀:
  • 鬼影與動作破碎明顯降低
  • 高速場景(例如賽車遊戲)畫面更穩定
  • 搭配 Anti-Lag 2 可兼顧流暢度與延遲
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此功能需 Radeon RX 9000 系列 才能啟用 ML 插幀,舊卡仍可使用非 ML 的 FSR 3 插幀版本。


Ray Regeneration,AMD 版「AI 光追降噪」​

FSR Ray Regeneration 是 AMD 版的 AI 光追重建技術,用 ML 模型即時取代遊戲內原本的光追降噪器,可在不增加效能負擔下,讓光影畫面更乾淨銳利。

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目前已在《Call of Duty: Black Ops 7》等作品中亮相。整體方向與 NVIDIA 的 DLSS Ray Reconstruction 類似,但成熟度仍稍落後,畢竟 NVIDIA 早在 DLSS 3.5 時期就已推出相關技術。不過 AMD 表示,隨模型與遊戲實作成熟,畫質表現仍有明顯成長空間。

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Radiance Caching,下一世代光照技術(2026 起)​

FSR Radiance Caching 是一項以 ML 為核心的即時全域光照快取技術,能在遊戲運行中即時學習光線反射與多次反彈行為,加速路徑追蹤運算。

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目前僅以 SDK 與技術展示形式提供,實際商用遊戲預計 2026 年起 才會陸續出現。AMD 已與《Warhammer 40,000: Darktide》的開發商 Fatshark 合作展示此技術。

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效能表現與限制​

AMD 宣稱,在啟用 FSR Redstone 全套技術後,部分遊戲可達 3 倍以上 FPS 提升,在《Cyberpunk 2077》、《Call of Duty: Black Ops 7》等特定場景,最高甚至可達 4.7 倍

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不過需注意的是:
  • FSR Redstone 的 ML 核心功能僅支援 RDNA 4(RX 9000 系列)
  • 舊架構顯卡僅能使用傳統 FSR 功能
  • 與 NVIDIA 相比,AMD 目前仍未導入 Multi-Frame Generation(MFG)
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對玩家與開發者意味著什麼?​

對開發者而言,FSR Redstone SDK 與 Unreal Engine 外掛的釋出,大幅降低導入新技術的門檻,未來即使透過驅動更新,也能讓已上市遊戲自動升級新版 FSR。

對玩家來說,這代表 RX 9000 系列顯卡將在升頻、插幀與光追畫質上,正式進入全面「ML 化」階段;只是這次升級更像是一個長期平台,而非一次就完全成熟的解決方案。

整體而言,FSR Redstone 標誌著 AMD 正式把重心放在 AI 與機器學習影像技術上,也為未來 RDNA 顯卡架構鋪好了發展方向。


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