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

lin.sinchen · 發表於 5 天前

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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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