NVIDIA DLSS 5 最近成了 Mod 圈的新玩具，現在又有人直接把其中的 Neural Rendering 網路重做成開源版本。開發者 MAAN 推出了 OpenDLSS-NR，以 Vulkan 實作 DLSS 5 Neural Rendering，並宣稱可以重現 NVIDIA 原版的 71 個神經網路區塊，連中間運算結果都能做到 bit-exact，而不是只看最後輸出的畫面像不像。
這裡講的不是 DLSS Super Resolution。Super Resolution 是拿低解析度畫面重建成較高解析度，而 DLSS 5 Neural Rendering 是在遊戲畫面已經算出來之後，再透過 AI 對畫面進行處理，包括增加細節、調整光照與材質，以及改善臉部特徵等。
OpenDLSS-NR 採用 U-Net 架構，裡面結合 Shifted-Window Transformer 與全域 Vision Transformer（ViT），運算使用 FP8 activation、FP16 accumulation，模型權重約佔 141 MiB。
開發者也針對 NVIDIA Tensor Core 加入最佳化 PTX kernel，同時提供 GLSL Compute Shader。以 RTX 4070 SUPER 測試時，完整神經網路的最低執行時間如下：
這些數字是連續測試 40 幀後記錄的最低執行時間，不是平均值，所以不能直接拿來當成遊戲實際 FPS 損耗。不過至少可以確認這套重製版確實能在 Ada Lovelace，也就是 RTX 40 系列硬體上執行。
目前 NVIDIA 官方 DLSS 5 是以 RTX 50 系列為主要支援平台，RTX 40 的官方支援則還要等後續更新。現在有人自己把 Neural Rendering 網路搬到 Vulkan，RTX 4070 SUPER 就已經能跑。
另外 OpenDLSS-NR 還做了一套 WebGPU 版本。這個版本不需要 NVIDIA Tensor Core，也不依賴原生 FP8 支援，因此理論上可以讓其他 GPU 架構與瀏覽器平台也跑這套神經網路。不過代價就是速度差很多，WebGPU 版本在 512 × 512 解析度下需要約 72ms，最佳化的原生實作則只需要約 2.7ms。
這個專案也不是下載後丟進遊戲資料夾就能直接使用的 DLSS 5 Mod。開發者沒有提供 NVIDIA 的專有模型權重，使用者仍然需要自行準備。
專案本身提供基於 Google Filament 的展示渲染器，包含 Motion Vector 與 Temporal Feedback 等功能，但沒有實作 DLSS Super Resolution。目前主要是在重現 Neural Rendering 這一塊，而不是把完整 DLSS 5 打包成一個開箱即用的版本。
對 Mod 玩家來說，這類專案證明 DLSS 5 的 Neural Rendering 並不是只有 RTX 50 才能跑。至少從這次 RTX 4070 SUPER 的測試來看，舊一代 Tensor Core 也可以。
OpenDLSS-NR Github 連結
github.com
更多資訊和演示可透過 MAAN 的 X 貼文
來源
這裡講的不是 DLSS Super Resolution。Super Resolution 是拿低解析度畫面重建成較高解析度，而 DLSS 5 Neural Rendering 是在遊戲畫面已經算出來之後，再透過 AI 對畫面進行處理，包括增加細節、調整光照與材質，以及改善臉部特徵等。
OpenDLSS-NR 採用 U-Net 架構，裡面結合 Shifted-Window Transformer 與全域 Vision Transformer（ViT），運算使用 FP8 activation、FP16 accumulation，模型權重約佔 141 MiB。
開發者也針對 NVIDIA Tensor Core 加入最佳化 PTX kernel，同時提供 GLSL Compute Shader。以 RTX 4070 SUPER 測試時，完整神經網路的最低執行時間如下：
| 解析度 | 最低執行時間 |
|---|---|
| 768 × 768 | 2.8 ms |
| 1920 × 1080 | 7.8 ms |
| 2560 × 1440 | 12.6 ms |
| 3840 × 2160 | 29.3 ms |
這些數字是連續測試 40 幀後記錄的最低執行時間，不是平均值，所以不能直接拿來當成遊戲實際 FPS 損耗。不過至少可以確認這套重製版確實能在 Ada Lovelace，也就是 RTX 40 系列硬體上執行。
目前 NVIDIA 官方 DLSS 5 是以 RTX 50 系列為主要支援平台，RTX 40 的官方支援則還要等後續更新。現在有人自己把 Neural Rendering 網路搬到 Vulkan，RTX 4070 SUPER 就已經能跑。
另外 OpenDLSS-NR 還做了一套 WebGPU 版本。這個版本不需要 NVIDIA Tensor Core，也不依賴原生 FP8 支援，因此理論上可以讓其他 GPU 架構與瀏覽器平台也跑這套神經網路。不過代價就是速度差很多，WebGPU 版本在 512 × 512 解析度下需要約 72ms，最佳化的原生實作則只需要約 2.7ms。
這個專案也不是下載後丟進遊戲資料夾就能直接使用的 DLSS 5 Mod。開發者沒有提供 NVIDIA 的專有模型權重，使用者仍然需要自行準備。
專案本身提供基於 Google Filament 的展示渲染器，包含 Motion Vector 與 Temporal Feedback 等功能，但沒有實作 DLSS Super Resolution。目前主要是在重現 Neural Rendering 這一塊，而不是把完整 DLSS 5 打包成一個開箱即用的版本。
對 Mod 玩家來說，這類專案證明 DLSS 5 的 Neural Rendering 並不是只有 RTX 50 才能跑。至少從這次 RTX 4070 SUPER 的測試來看，舊一代 Tensor Core 也可以。
OpenDLSS-NR Github 連結
GitHub - maanHimself/OpenDLSS-NR: A Vulkan reimplementation of NVIDIA's DLSS 5 Neural Rendering network, bit-exact against the original.
A Vulkan reimplementation of NVIDIA's DLSS 5 Neural Rendering network, bit-exact against the original. - maanHimself/OpenDLSS-NR
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