編者按：此篇文章屬於「解碼 AI 」系列，該系列文章會以簡單易懂的方式解碼 AI，同時展示適用於 RTX PC 和工作站使用者的全新硬體、軟體、工具和加速功能。
人工智慧（AI）持續提升 PC 遊戲的水準。
DLSS 3.5 搭載光線重建，為需要大量光線追蹤的遊戲和應用程式創造更高品質的光線追蹤影像。這款先進的AI神經渲染器是一項突破性功能，運用由 NVIDIA 超級電腦訓練的AI網路，為所有 GeForce RTX GPU 提升光線追蹤影像品質，超越傳統手動調校的降噪器，其成果是改善了反射、全域照明和陰影等光線效果，創造更加身臨其境且逼真的遊戲體驗。
光線
光線追蹤是一種渲染技術，可透過渲染符合真實物理情況的反射、折射、陰影和間接光線，逼真模擬場景及其物件的光線。光線追蹤技術會追蹤檢視攝影機的光線路徑，決定進入場景的視野。光線透過 2D 檢視平面進入 3D 場景，再回到光源，藉此產生電腦繪圖。比方說，如果光線照射到鏡子上，就會產生反射。
這就相當於現實世界中被光束照亮的物體，以及從觀看者眼睛到與光線相互作用的物體之間的光線路徑，不過是以數位方式呈現。這就是光線追蹤。
以這種方式模擬光線 (即為螢幕上的每個像素發射光線) 需要大量運算，即使對需要花費數分鐘或數小時計算場景的離線渲染器亦是如此。相反地，光線樣本會在場景中的不同點發射少量光線，作為場景光線、反射率和陰影的代表性樣本。
不過這有其侷限。輸出內容是具有空隙的雜訊斑點影像，足以判斷場景在光線追蹤時的外觀。為了填補缺少光線追蹤的像素，手動調校的降噪器會使用兩種不同的方法，在多個畫面中暫時累積像素，以及在空間內插值，將相鄰像素混合在一起。透過此過程，雜訊的原始輸出會轉換成光線追蹤影像。
這會增加開發流程的複雜度和成本；此外，在高度光線追蹤遊戲中，多個降噪器必需同時運作以獲得不同光線效果，導致畫面播放速率降低。
DLSS 3.5 光線重建技術引入由 NVIDIA 超級電腦訓練的AI神經網絡，可在取樣光線之間產生更高品質的像素。這項技術能辨識不同的光線追蹤效果，在使用時間和空間資料時做出更明智的決定，並保留高頻率資訊以提供優質的放大比例。不僅如此，也能從訓練資料中辨識光線模式，例如全域照明或環境光遮蔽，並在遊戲中重新建立。
《傳送門 RTX 版 (Portal with RTX)》是實際運用光線重建的絕佳範例。關閉 DLSS 時，降噪器難以重建轉動風扇旁邊的動態陰影。
啟用 DLSS 3.5 和光線重建後，降噪器可透過AI進行訓練，辨識與陰影相關的特定模式，讓影像保持穩定，累積準確的像素，同時混合相鄰像素，以產生高品質反射。
深度學習，暢快遊玩
光線重建只是AI繪圖技術的其中一項突破，可提升 DLSS 的效能。超高解析度是 DLSS 的基礎，會對多個低解析度影像進行取樣，並使用先前畫面的動態資料和回饋來重建原生畫質影像。如此一來，就能在不犧牲遊戲效能的情況下獲得高影像畫質。
DLSS 3 推出畫格生成功能，透過AI分析周圍畫面的資料，預測下一個產生的畫面，進而提升效能。這些產生的畫面接著會插入到渲染畫面之間。將 DLSS 產生的畫面結合 DLSS 超高解析度，讓 DLSS 3 透過AI重建八分之七的顯示像素。與沒有採用 DLSS 的情況相比，畫格率提升高達 4 倍。
由於 DLSS 畫格生成是在 GPU 上進行後製 (在主要渲染後應用)，因此即使遊戲遇到 CPU 瓶頸，也可以提升畫格率。
生成式AI正在改變各種遊戲、視訊會議和互動式體驗。訂閱「解碼 AI」電子報，瞭解最新消息與未來趨勢。