6x 倍動態多畫格生成！NVIDIA DLSS 4.5 更新：二代超解析 Transformer 模型今年春季推出
NVIDIA CES 2026 可沒忘記各位 GeForce 玩家阿！雖然勢必沒有新的 GPU，但也帶來不少 GeForce 功能更新，而對玩家最有關的莫過於：NVIDIA DLSS 4.5 更新。首先 2026 也會有多款大作搭載 NVIDIA DLSS 4 加速技術，像是知名的詹姆士·龐德系列電影的碟報遊戲《007 初露锋芒》、《影之刃零》、有小蘿莉的《人機迷網（Pragmata）》與《惡靈古堡 安魂曲》等，已預計在 2026 發表的遊戲中採用最新的 DLSS 4 技術。
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這次 CES 2026 NVIDIA 宣布將推出 DLSS 4.5 更新，主要帶來第二代超解析度 Transformer 模型更新，這更新受惠於所有 RTX GPU；以及 Dynamic Multi Frame Generation 動態多畫格生成技術，可以提供最高 6x 倍的 AI 多畫格生成技術。
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DLSS 4.5 帶來的超解析度 Super Resolution，採用第二代 Transformer 模型進行不斷的訓練遊戲影像，包含遊戲的運動向量、燈光、幾何等資料，隨後釋出第二代 Transformer 模型更新，這個更新適用於所有 RTX GPU，可通過 NVIDIA App Override 的方式，強制 DLSS 遊戲使用最新的模型。
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NVIDIA 提到 DLSS 4.5 可以帶來更好的影像時間穩定性提升（temporal stability），以及降低遊戲物件移動時的鬼影（Ghosting），並強化遊戲的 AA 防鋸齒的效果。
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各位應該都還記得 DLSS 4 為玩家帶來的「多畫格生成」技術，允許遊戲引擎渲染一幀 1/4 的影像，而這一幀的 3/4 交給 Super Resoltion 神經網路提升畫質，接著交給 Multi Frame Generation 神經網路，處理接下來的 3 幀由 AI 主導的影像生成。
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以 Multi Frame Generation 神經網路為前提，其實要 AI 多生成幾幀都不是問題，因為 Multi Frame Generation 生成時會參考遊戲的即時輸入與最終需要修正的畫格去生成，但即便生成過多過高的 FPS 影像對於遊戲玩家來說不見得有幫助。
因此 DLSS 4.5 這邊將上限開高到 6x 倍，換句話說就是一幀渲染 1/4 的影像加 3/4 交給 Super Resoltion 神經網路提升畫質，而後的 5 幀畫格由 Multi Frame Generation 神經網路生成。而 NVIDIA 希望能提升幀率穩定性（frame pacing）與影像畫質至與螢幕更新率相同的速率。
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因此 NVIDIA 在設定上提供 Target FPS 與 Current FPS 加入 Dynamic Multi Frame Generation 的神經網路當中，希望藉由 AI 動態多畫格生成補足遊戲穩定 FPS 輸出。
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從數據來看黑悟空遊戲，在 DLSS 4.5、MFG 6x 情況下達到 246 FPS，但相對延遲也稍微提升至 53ms，畢竟多達 5 格影像由 AI 生成，即便每一幀生成都有加入輸入指令來更新，但多少還是會提升整體延遲性。
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DLSS 4.5 在路徑追蹤 4K 240Hz 下的不同多畫格生成倍率的效能比較。
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DLSS 4.5 一樣提供 Override 的方式設定，並有著預設、Dynamic 與 Fixed 等選項；上述提到第二代 Super Resolution Transformer 模型對應所有 RTX GPU 開放支援，而動態多畫格生成技術一樣 RTX 50 限定，並預計今年春天登場。
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針對喜愛魔改遊戲的玩家 RTX Remix 不僅收穫更多的 Mods，以及來自社群開發的 20 多種工具與外掛，以及本次新加入的 RTX Remix Logic。
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RTX Remix Logic 允許玩家加入即時的遊戲事件像是改變天氣，或者當開啟門時做為觸發改變遊戲世界天氣，以及當玩家遇到危險或接近某個物件時觸發事件。讓玩家可更大程度的為老遊戲增添樂趣。
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AI 也持續再改變遊戲，像是 AI Citizen 由文字驅動 SLM 讓 NPC 可以客制回應；PUBG AI Teammate 基於 NVIDIA ACE 開發，可藉由語音輸入辨識、SLM 語言模型推論處理、TTS 文字轉語音輸出，讓玩家在遊戲中有個 AI 隊友。
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當然 NVIDIA ACE 也可幫助原本遊戲就相當複雜的策略遊戲，像是 Total War:Pharaoh 讓遊戲玩家可以藉助 AI 獲得更多遊戲資訊。
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NVIDIA 也分享到 AI PC 的趨勢，首先 PC 端的 LLM 聰明度直線上升，這曲線以相當逼近雲端大型 LLM；而 AI PC 本地端的 AI 工具流行度也在這幾年中倍數提升，尤其是好上手的 Ollanma、ComfyUI 大幅降低 AI 環境部屬門檻；因應前兩個變化，也連帶提升語言模型在 PC 端的下載量。
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這也是 NVIDIA 一直與各大模型、應用通力合作優化 RTX GPU，不論是 GPT-OSS、Nemotron Nano、Qwen 3 語言模型與 FLUX、Qwen 影像生成模型，藉由對 RTX GPU 最佳化提供 NVFP4 精度，讓 AI PC 能更輕鬆的在本地執行。
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ComfyUI 也將推出更新原生支援 NVFP4/FP8 精度，能夠降低 60% 模型所需的 VRAM 負載量，以及藉由 RTX 優化當 VRAM 不夠時 offload 至系統記憶體。像是 FLUX.2 模型從原本需要 87GB VRAM 降至僅需 26GB VRAM 即可執行。
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LTX-2 AI 影像生成模型，同樣對 RTX 硬體最佳化支援 4K、20 秒影片生成，以及 NVFP8 精度提升效能，同樣會更新於 HugginfFace 與 ComfyUI。
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而且 ComfyUI 在 2 月會針對 AI 生成影像提供 RTX Video 的 Super Res GenAI 影像畫質提升技術。將原始生成的 720p 影像，通過 NVFP8 + Pytorch-CUDA 將影像通過 RTX Video Super Res 神經網路，提升成 4K 10 sec 的影像。
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Nexa Hyperlink 將提供本地端的影像、圖像、文件的搜尋功能並通過 RTX 最佳化。
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