當游戲98%的畫面由AI生成，我們到底是在玩游戲還是玩AI？

最近，小雷在網上刷視頻，偶然看到這樣一條截圖：

（圖源：youtube）

這是從卡普空新作《識質存在》的測試Demo中截取出來的片段，這張游戲截圖相當模糊，仿佛像是將一張正常的游戲截圖，用微信來回傳了二十多遍后帶有“電子包漿”的網圖。

不得不說，雖然糊得沒眼看，游戲的場景還算是勉強看得清的，人物、背景、場地都還算能識別。

但是，如果告訴你，這游戲的內部實際渲染分辨率是38x22呢？

這位大神使用了dlsstweaks修改軟件，將22p的畫面效果經由英偉達最新的dlss4.5，搭載了第二代transform模型算法的超分技術上采樣到了4k。

（圖源：youtube）

而原像素，大概占據這么一小塊。

無獨有偶，還有一個更加極限的場景：在小黑盒上，有玩家使用《巫師3》這款游戲超分生成進行上采樣，它的原像素是多少呢？是16x9，沒錯，不是16:9而是16x9，這意味著整個屏幕像素數量只有144塊。直接觀看，看起來像是某些博物館上展出的抽象主義作品，如果沒有周邊的ui，很難讓人知道這是一款游戲。

（圖源：小黑盒）

而在dlss4.5的加持下，這款游戲的畫面是這樣的。

（圖源：小黑盒）

雖說依舊模糊，但它起碼能清晰地分辨出人物與背景的位置關系，有點類似近視眼沒戴眼鏡時的效果，這樣的畫面技術著實讓人汗顏。

曾幾何時，超分辨率還是一個飽受爭議的話題，2018年首次搭載的dlss1的超分質量也難以給出讓人信服的答復。然而到了近幾年，幾乎99%的2a或者3a游戲都至少采用了dlss，fsr，xess此類超采樣技術的一種或多種。

（圖源：youtube）

而在幾個月前的ces展會上，英偉達正式公布了dlss4.5，帶來了第二代的Transfromer模型與高達6X幀生成技術。

我們暫且拋開最開始圖上那些用修改工具做出來的極端情景，就單純使用官方允許的最大化設置。在同時開啟DLSS超級性能檔+6X幀生成的情況下，一款游戲在4K300FPS超高分辨率和超高幀率運行的游戲，其內部實際渲染的畫面只有720P+50FPS。拋開超分超幀所需的計算量不談，游戲背后的實際計算量僅有原生畫面的1.85%。也就是說，游戲98%的畫面是由AI生成的。

暫不論“我們是在玩游戲還是玩AI”這種忒修斯之船的哲學問題，但我們能清晰地看到，延續了40余年的圖形技術正在迎來一次深刻的變革。

若要理解這深刻的變革，不妨從那場變革最開始的源頭說起。

最早起家ai圖形技術的英偉達

在2018年的德國科隆展上，NVIDA正式發布了20系游戲顯卡。除了常規的性能升級外，此次20系顯卡還帶來全新的硬件光線追蹤技術以及專屬的ai計算單元tensor core。配合這款專屬的ai計算單元的是首代深度學習超采樣（Deep Learning Super Sampling，簡稱dlss）。

（圖源：NVDIA）

在最開始，這類超采樣技術是為了彌補20系顯卡同期帶來的光線追蹤的不足——因為是首次研發此類技術，導致開啟光追后的游戲幀數暴跌，此時就需要通過降低分辨率來降低渲染壓力。而又想要保證畫面質量，因此dlss便應運而生。

dlss借助其ai單元，由預先訓練好的模型，在分辨率降低后空出的地方“猜測”像素進行填充（與現今的ai語言大模型相當相似）。

然而，初代的dlss的實際落地表現并不好，雖說已經比降級直出的要好上不少，但仍然存在模糊嚴重的問題。同時，與現在的隨意調整渲染倍率的現代超分方案不同，你只能在固定的分辨率下以固定的縮放形式輸出，還需要針對每一款不同的游戲分別進行模型訓練……總之，玩家們并不買賬。

而在大約一年半后，英偉達推出了dlss2.0，這次的技術進步相當大，同時也奠定了現代AI超分技術的基礎。這次的模型升級為CNN（卷積神經網絡）模型，不僅模型生成速度達到了上代的2倍，還能夠從多個歷史幀中提取向量、深度等數據作為畫面參考，還帶來了質量、平衡、性能三個超分辨率擋位，性能擋位能夠從1080p四倍上采樣到4k，而質量模式甚至已經接近了原生畫面的水平。

此后，dlss2.X也在不斷更新，每一次版本迭代都讓畫面質量更上一層。也是在此時，超分辨率低劣的刻板印象在玩家群體中逐漸消失，此類技術贏得了更多玩家的青睞

然而若是以目前普遍接受的超分技術來比較，dlss3.0新帶入的幀生成技術帶來的爭議要大得多。

（圖源：NVDIA）

DLSS3與RTX40系列顯卡一同發布，它使用新硬件的光流加速器在兩幀之間額外生成一幀，實現了雙倍的幀數提升。但同時也引入了額外的延遲，不少玩家在使用超分辨率時抱怨增加的延遲嚴重影響了游戲手感，特別是在射擊類或者動作類需要高精度反應的游戲中顯得尤為突出。同時dlss3.0在超分模型上引入了超級性能擋位，能夠以720p分辨率基底上采樣至4k。

到了當前最新的RTX50系顯卡，老黃也同步帶來了dlss4.0，這次將超分與超幀這兩方面進行了完全重構。

（圖源：NVDIA）

在超分方面，從cnn模型更換成了全新的Transformer模型，采用了更大的模型計算量，圖像生成的質量得到了極大地提高。原先的性能擋位即可媲美cnn質量檔，更高級的平衡檔和質量檔甚至已經超越了原生的畫面水準。

（圖源：NVDIA）

超幀方案也從原先的光流方案升級到了新的AI生成模型，不僅生成速度加快，顯存占用降低，相比dlss3的方案顯著降低了延遲，還支持了最多4倍的幀數倍率。

在開啟超分超幀等所有方案后，各種頂級3a游戲大作都達到了恐怖的兩百多幀。

（圖源：NVDIA）

到了最新的一代，英偉達在ces展上給出了最新dlss4.5技術，6X幀生成與第二代transformer模型的出現，算是給本就成熟的AI圖形技術再度強化。

已經離不開AI的游戲業界

游戲開發商們也對這些AI技術相當重視。

對于他們而言，超分超幀技術的“反向應用”可以大大地縮短開發周期與降低成本。

在游戲開發過程中，“優化”一直是一個費力不討好的工作，需要在資源受限的情況下去做減面、縮光影、砍畫質等內容極為耗時耗力。而有了此類技術，則能夠通過AI輕松生成出高質量的畫面與極高的幀數。

（圖源：NVDIA）

這當然也相當程度地影響了部分“守舊派”，對那些拒絕使用超分超幀的用戶來說，他們成了犧牲品。然而在這“時代車輪滾滾向前”的大潮中，此類人要么最終“真香”，要么孤注一擲，用著殘缺的顯卡性能體驗游戲，尤其是當前的顯卡價格的構成早已不是單純的光柵化性能，AI、光追也在產品價格中占據了相當一部分。

所以，積極擁抱未來技術既是理智的，也是不得不做出的選擇。如果能主動選擇，這類技術甚至能讓曾經的60系甜品卡，在2K乃至4K分辨率的最高畫質下流暢運行游戲。

未來的游戲形態？

當下的dlss超分技術無論多么先進，目前更像是錦上添花，游戲的所有元數據依然需要大量的人工開發，哪怕做到了99%，沒有剩下的那1%依然無法滿足需求。

同時，這類技術并非沒有副作用，如同前文提到的模糊，延遲等問題，目前到最新的技術下依然沒有得到妥善地解決，超分帶來的畫面bug和超幀帶來的操作不跟手的問題依然存在。我們還需要等待技術的進一步成熟。

近幾年還推出了一種完全由AI生成的游戲形式，雖然目前來說僅僅是個技術展示，甚至連正常游玩都做不到，但展望未來，或許由人工搭建的游戲與純AI游戲將會并行發展。

當下這個摩爾定律失效，制程工藝接近極限的時代，這類ai技術正在使用“曲線救國”的技術持續的更新迭代。

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