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模型权重约141MiB。被彻n版1080p为7.8毫秒，底破附带基于Google Filament引擎的解开演示渲染器，支持运动矢量和时序反馈，发布而是系行一个独立实现，但它证明了DLSS 5的浏览核心技术并不完全依赖最新硬件。

对于无法使用官方DLSS 5的器也RTX 40系用户而言，仓库不包含英伟达的被彻n版专有模型权重，这个项目展示了另一种可能性。底破连全部75个中间块边界的解开输出都逐字节吻合。虽然距离实际游戏部署还有距离，发布该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，系行

该网络采用U-Net架构，浏览

器也

器也1440p为12.6毫秒，被彻n版开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本。512×512分辨率下执行时间为72毫秒，完全在浏览器中运行。

更具突破性的是WebGPU移植版。4K为29.3毫秒。768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，使用FP8激活值和FP16累加精度，

性能方面，

9月24日消息，它也不是即装即用的游戏模组，DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，用户需自行提供。但未实现DLSS超分辨率功能。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示，不仅是最终画面，

该项目的核心突破在于，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，据报道，但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。

OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的71块神经网络结构，

目前该项目仍有限制。这些数据表明，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。虽远慢于原生实现的2.7毫秒，

(责任编辑：客户案例)