NVIDIA DLSS 5: что на самом деле делает новая технология NVIDIA и почему вокруг неё столько споров

14.09.2026

Введение

NVIDIA DLSS 5 стала одной из самых неоднозначных технологий, представленных компанией за последнее время. Когда NVIDIA впервые рассказала о ней в марте на GTC, компания назвала DLSS 5 крупнейшим изменением в игровой графике со времён появления трассировки лучей. Однако реакция аудитории оказалась далека от восторженной.

Главная претензия была понятной: если искусственный интеллект начинает не восстанавливать изображение, а самостоятельно добавлять в него освещение, отражения, рассеяние света и другие визуальные эффекты, где заканчивается работа разработчика и начинается «дорисовка» нейросетью?

После критики NVIDIA несколько раз обновляла демонстрации DLSS 5. На SIGGRAPH компания показала заметно улучшенную версию технологии, а на Gamescom раскрыла гораздо больше технических деталей. Одновременно NVIDIA объявила, что DLSS 5 дебютирует в NBA 2K27 и будет доступна на видеокартах GeForce RTX 50-й серии, ноутбуках RTX 50 и через GeForce NOW.

Именно техническая часть презентации представляет наибольший интерес. NVIDIA объяснила не только то, что делает DLSS 5, но и каким образом пытается решить главную проблему генеративной графики — сохранить исходную сцену и художественный замысел разработчиков, одновременно добавляя визуальные эффекты, которые слишком дороги для обычного рендеринга.

DLSS 5 — это уже не обычный DLSS

DLSS 5

Чтобы понять принцип работы DLSS 5, сначала необходимо отделить его от предыдущих технологий семейства DLSS.

Super Resolution и Frame Generation по своей сути являются технологиями реконструкции. Игра предоставляет определённые данные, а нейросеть пытается восстановить изображение, которое должно было получиться при более качественном рендеринге.

У такой задачи существует понятие правильного ответа. Если у нас есть эталонный кадр высокого качества, можно сравнить результат нейросети с ним и определить, насколько хорошо она справилась.

DLSS 5 работает иначе.

Вместо восстановления уже существующего изображения технология способна добавлять в сцену визуальные свойства, которых в исходном кадре в таком виде не было. Речь идёт о более реалистичном освещении, контактных тенях, рассеянии света внутри кожи, отражениях и других эффектах.

И здесь возникает принципиальная проблема: для таких изменений нет абсолютного эталона.

Если нейросеть добавила более реалистичное рассеяние света на коже, невозможно сказать, что существует единственный математически правильный вариант этого изображения. Поэтому DLSS 5 нельзя оценивать исключительно по принципу «насколько точно оно восстановило исходный кадр».

Гораздо правильнее задавать два других вопроса:

выглядит ли изображение лучше и остаётся ли оно той же игрой, которую создали художники и разработчики?

DLSS 5 4

NVIDIA решила ограничить нейросеть

Именно здесь находится один из наиболее важных элементов архитектуры DLSS 5.

NVIDIA обучила модель таким образом, чтобы она могла изменять визуальное восприятие материалов и освещения, но при этом не должна была менять базовую геометрию сцены.

То есть силуэты объектов, формы моделей и поверхности, созданные художниками, должны оставаться такими, какими их сформировал игровой движок. Нейросеть работает поверх результата рендеринга, а не получает право самостоятельно переделывать геометрию.

Это принципиальное решение.

Одной из главных опасностей генеративной графики является ситуация, когда искусственный интеллект начинает «улучшать» объект настолько, что он превращается в другой объект. Для обычного генеративного изображения это может быть допустимо. Для игры — нет.

Если, например, на куртке персонажа находится логотип, нейросеть не должна решить, что в этом месте лучше будет выглядеть другой логотип.

Поэтому NVIDIA сделала ставку не на полную свободу генерации, а на контролируемое изменение визуального представления существующей сцены.

Только RTX 50-й серии

Одновременно с техническими преимуществами появилась и первая серьёзная проблема для владельцев предыдущих поколений видеокарт.

NVIDIA прямо подтвердила: DLSS 5 предназначена только для GeForce RTX 50-й серии.

Технология использует пятого поколения Tensor-ядер архитектуры Blackwell, и на RTX 40-й серии отдельного режима совместимости не предусмотрено.

Это отличается от некоторых предыдущих технологий DLSS. Например, Super Resolution и Ray Reconstruction получили поддержку гораздо более старых архитектур.

Интересно, что технически ситуация не настолько однозначна. В предварительной DLL, которую анализировал TechPowerUp, действительно обнаружили проверку архитектуры и код, предназначенный для Blackwell. Однако моддерам удалось заставить утёкшую версию DLL работать на RTX 40-й серии.

Это означает, что ограничение связано не просто с физической невозможностью Ada выполнять подобные вычисления. NVIDIA сознательно ориентировала DLSS 5 на Blackwell.

Компания при этом не сказала, что поддержка старых GPU невозможна навсегда, но и никакого плана по официальной поддержке RTX 40 не представила.

Как NVIDIA собирается приблизить игры к фотореализму

Главная идея DLSS 5 становится понятнее, если посмотреть на проблему с точки зрения вычислительной мощности.

По словам NVIDIA, с момента появления первого GeForce вычислительные возможности GPU выросли примерно в 375 000 раз. За это время появились программируемые шейдеры, CUDA, аппаратная трассировка лучей, DLSS, path tracing и другие технологии.

Но даже этого недостаточно для полного физически корректного моделирования реального мира.

Особенно дорого обходятся некоторые материалы и процессы.

Например, волосы. Для физически корректного моделирования освещения волос необходимо учитывать огромное количество отдельных прядей, отражение, преломление и рассеяние света.

С кожей ситуация ещё сложнее. Свет может проникать внутрь поверхности, взаимодействовать с различными слоями тканей и выходить в другом месте. Именно поэтому при подсветке сзади человеческое ухо может приобретать характерный красноватый оттенок.

По оценке NVIDIA, полноценное моделирование подобных процессов в реальном времени потребовало бы примерно в тысячу раз больше вычислительных ресурсов, чем доступно сегодня.

И здесь появляется альтернативный путь.

Вместо того чтобы каждый раз физически рассчитывать происходящее со светом, можно обучить нейросеть на огромном количестве реальных примеров и научить её распознавать закономерности.

Нейросети не обязательно нужно вычислять каждый фотон, проходящий через прядь волос. Она может знать, как обычно выглядит освещённый сзади волос, и воспроизводить соответствующий визуальный результат.

Два пути к фотореализму

NVIDIA фактически противопоставляет два подхода.

Первый — традиционный:

сцена → материалы → path tracing → камера → изображение.

Этот путь основан на физике и геометрии. Он обеспечивает предсказуемость и точность, но требует огромного количества вычислений.

Второй — генеративный:

данные → обучение → нейросетевая модель → генерация.

Он позволяет получать реалистичное освещение и материалы гораздо более дешёвым способом, но является вероятностным.

DLSS 5 пытается объединить преимущества обоих подходов.

Именно поэтому NVIDIA не рассматривает DLSS 5 как замену трассировке лучей. Скорее это способ взять некоторые преимущества генеративных моделей и использовать их поверх традиционного рендеринга.

DLSS 5 5

Почему генеративные модели долго не подходили для игр

Проблема заключается не только в производительности.

Современные генеративные модели умеют создавать чрезвычайно убедительные изображения. Но они работают с абстрактными входными данными: текстом, изображениями, референсами, 3D-описаниями и другими условиями.

У модели остаётся пространство для интерпретации.

Если один и тот же запрос отправить генеративной модели десять раз, можно получить десять немного разных изображений. Для создания концепт-арта это нормально и даже полезно.

Для видеоигры — катастрофа.

Игровой движок должен получать предсказуемый результат в каждом кадре.

Ещё сложнее обстоит дело со временем. Видеогенерация обычно работает с последовательностями кадров и может учитывать начало и конец движения. Игра так работать не может: следующий кадр зависит от действия игрока, которого модель заранее не знает.

Поэтому одна из самых сложных задач DLSS 5 — генерировать кадр за кадром, сохраняя стабильность изображения.

Что получает нейросеть

Одним из самых интересных моментов презентации NVIDIA стала демонстрация данных, использованных при обучении.

Компания показала несколько буферов:

исходный отрендеренный кадр;
surface albedo;
данные об освещении;
surface normals;
motion vectors.

На основе этих данных NVIDIA обучает модель сохранять четыре ключевые категории информации:

идентичность персонажа — лицо, форма, одежда;
семантику сцены — объекты, материалы и их взаимосвязи;
семантику освещения — направление, интенсивность и настроение;
камеру и композицию — положение камеры, кадрирование и перспективу.

Но здесь есть важная деталь.

Эти буферы не являются полным набором входных данных DLSS 5 во время игры.

Они используются при обучении.

В реальном времени DLSS 5 получает гораздо более простой набор информации: готовый цветовой кадр и motion vectors.

Это существенное отличие от некоторых других технологий DLSS.

Ray Reconstruction, например, может использовать большое количество внутренних данных игрового движка. DLSS 5 в этом отношении значительно проще.

Pixel Space Diffusion Transformer

Архитектура DLSS 5 называется Pixel Space Diffusion Transformer Model.

Особенно важны два слова: Pixel Space.

Большинство диффузионных моделей работают в latent space. Изображение сначала сжимается в более компактное представление, затем модель выполняет генерацию или денойзинг, после чего результат декодируется обратно.

Преимущество такого подхода — экономия вычислений.

Недостаток — потеря части исходной информации и возможность появления изменений, которых в оригинале не было.

DLSS 5 вместо этого работает непосредственно в пространстве пикселей. Это существенно дороже с вычислительной точки зрения, зато позволяет гораздо лучше контролировать участки изображения, которые нельзя менять.

По словам NVIDIA, модель работает в нативном разрешении выходного изображения DLSS.

DLSS 5 не пытается исправлять плохой кадр

Это один из самых необычных принципов новой технологии.

Если предыдущая технология масштабирования или TAA оставила артефакт, DLSS 5 не должна автоматически его исправлять.

Например, если в волосах присутствует пикселизация, модель может сохранить её.

Если за движущимся объектом остался ghosting, DLSS 5 может сохранить и его.

Почему?

Потому что любое исправление является потенциальным изменением исходного изображения.

Сегодня нейросеть может правильно решить, что артефакт нужно убрать. А завтра она может принять за артефакт настоящий логотип или важную деталь персонажа.

Для NVIDIA это неприемлемо.

Отсюда появляется принцип:

garbage in — garbage out.

Чем лучше исходный кадр, тем лучше будет результат DLSS 5. Если исходная геометрия, текстуры или рендеринг низкого качества, нейросеть не должна превращать их в нечто принципиально другое.

Главный недостаток такого подхода

С точки зрения безопасности решение NVIDIA вполне логично.

Но у него есть очевидный минус.

DLSS 5 находится в графическом конвейере после Super Resolution. Затем следом работает Frame Generation.

Таким образом, технология находится между двумя другими системами, которые располагают дополнительной информацией о происходящем в сцене, но сама DLSS 5 сознательно не использует её для исправления изображения.

И это выглядит как упущенная возможность.

Нейросеть с пониманием сцены потенциально могла бы исправлять некоторые типичные артефакты:

ghosting;
размытие при disocclusion;
мерцание мелких объектов;
нестабильность растительности;
артефакты на проводах и тонких элементах.

Но NVIDIA предпочла пока не делать этого.

Для первой версии это безопасный выбор. Однако именно здесь находится один из наиболее очевидных вариантов дальнейшего развития технологии.

DLSS 5 не требует трассировки лучей

Ещё одно важное уточнение: DLSS 5 не является технологией исключительно для ray tracing.

Она может работать с обычным растровым изображением, с нативным разрешением, с увеличенным или уменьшенным разрешением и с другими вариантами входного изображения.

Однако качество исходных данных всё равно имеет значение.

Ray tracing способен предоставить более качественное освещение, контактные тени и рассеяние света. Поэтому DLSS 5 получает более качественную основу и может создать более убедительный результат.

Иными словами:

DLSS 5 не заменяет ray tracing. Она лучше работает, когда на входе уже есть качественный рендеринг.

Что происходит с остальными технологиями DLSS

DLSS 5 не требует обязательного включения остальных DLSS-технологий.

Neural Texture Compression работает непосредственно внутри рендерера и для DLSS 5 фактически является независимой системой.

Reflex также остаётся отдельной технологией и работает после DLSS.

Отдельной информации о совместимости с RTX Remix NVIDIA на момент подготовки материала не предоставила.

Разработчик получает полный контроль

Именно этот момент должен был стать ответом NVIDIA на критику после первоначальной презентации DLSS 5.

Компания заявляет, что разработчик решает, как именно будет использоваться технология.

Это особенно важно потому, что понятие «художественный замысел» невозможно измерить напрямую.

Как объяснил NVIDIA, для предыдущих DLSS существовал ground truth — эталон, к которому стремилась модель.

У DLSS 5 такого абсолютного эталона нет.

Поэтому новым эталоном становится решение художника.

Но «художественный замысел» — понятие неоднозначное

Здесь TechPowerUp поднимает интересный вопрос.

Мы не можем заглянуть в голову арт-директора и точно определить, каким он хотел видеть каждый пиксель игры.

На практике финальное изображение почти никогда не соответствует первоначальному замыслу на 100%.

На него влияют:

сроки;
бюджет;
производительность;
ограничения оборудования;
количество кадров в секунду;
необходимость оптимизации.

Разработчики могут отказаться от сложного освещения, упростить волосы, убрать динамические источники света или использовать более дешёвое приближение subsurface scattering просто потому, что игра должна работать с заданной производительностью.

Поэтому DLSS 5 в некотором смысле может вернуть в изображение эффекты, которые разработчики хотели бы использовать, но не могли себе позволить по производительности.

Однако это не означает, что NVIDIA получает право самостоятельно определять, каким должна быть игра.

Именно поэтому контроль со стороны разработчика остаётся принципиальным.

Три разные модели DLSS 5

DLSS 5 выходит сразу с тремя моделями:

Model A, Model B и Model C.

Они обучены по-разному и используют разные веса, поэтому создают немного различающийся результат.

При этом разработчик не обязан использовать одну модель на протяжении всей игры.

Например:

Model A может применяться в помещениях;
Model B — на открытых пространствах;
Model C — в кат-сценах.

Особенно интересно, что выбор модели не влияет на производительность. NVIDIA подтвердила, что все три варианта имеют одинаковую стоимость выполнения.

Различия между моделями довольно тонкие. Они проявляются преимущественно в обработке кожи, бликов и других деталей материала.

DLSS 5 6

Structure Intensity и Tone Intensity

Для управления DLSS 5 разработчики получают два глобальных параметра.

Оба имеют диапазон от 0 до 1.

Structure Intensity

Отвечает за высокочастотные визуальные эффекты:

ambient occlusion;
контактные тени;
отражения;
subsurface scattering.

Tone Intensity

Управляет более крупными изменениями освещения и цветового восприятия.

При значении 0 изображение остаётся таким же, каким его сформировал рендерер.

При значении 1 используется максимальное усиление, которое может предоставить модель.

При этом параметры независимы.

Например, разработчик может оставить Structure Intensity на высоком уровне, получив дополнительные отражения и контактные тени, но установить Tone Intensity на ноль, чтобы DLSS 5 не меняла цветовую обработку сцены.

По словам NVIDIA, разработчики чаще всего хотят максимально усиливать окружение и фон, а персонажей и особенно лица настраивают гораздо осторожнее.

Автоматическое и ручное маскирование

Но именно маскирование делает систему действительно интересной.

Существует два типа масок.

Model Auto-Masking

Нейросеть самостоятельно определяет содержание сцены.

Она может понять, где находится персонаж, стол, фон или другой объект, даже если во время работы получает только цветовой кадр и motion vectors.

Например, разработчик может уменьшить интенсивность эффекта на персонаже, одновременно оставив максимальное усиление для окружающей сцены.

При этом DLSS 5 способна понять, что руки относятся к тому же персонажу, и применить к ним соответствующие настройки.

Developer Masking

Второй вариант полностью контролируется разработчиком.

Студия может создавать отдельные группы объектов и назначать каждой собственные параметры.

Можно отдельно настроить:

персонажей;
растения;
еду;
одежду;
предметы интерьера;
другие категории.

Количество масок и групп не ограничивается каким-либо небольшим фиксированным числом.

Маскирование практически не влияет на производительность

Это важный технический момент.

NVIDIA подтвердила, что количество масок не увеличивает стоимость самой нейросетевой модели.

Все настройки помещаются в единый screen-space control buffer.

DLSS 5 выполняется одинаково независимо от того, сколько объектов и групп находится в этом буфере.

Единственная дополнительная стоимость может возникнуть на стороне самого игрового движка — при формировании этого буфера.

Но число групп, положение ползунков и количество масок не меняют вычислительную стоимость модели.

Сколько работы потребуется разработчикам?

Здесь всё зависит от конкретной игры.

Можно реализовать базовую поддержку практически без сложной ручной настройки.

Можно пойти намного дальше и настроить DLSS 5 для отдельных объектов, материалов, сцен и персонажей.

Разработчик может выбрать грубую классификацию:

помещение / улица;
игровой процесс / кат-сцена.

А может создавать очень детализированные группы вплоть до отдельных объектов.

При этом базовые требования достаточно просты.

DLSS 5 нужны цветовой буфер и motion vectors — данные, которые уже используются Super Resolution.

Никакого нового сложного набора из десятков внутренних буферов создавать не требуется.

Поэтому технический порог интеграции относительно низкий.

Самая большая разница будет заключаться не в том, работает ли DLSS 5, а в том, насколько хорошо разработчик её настроил.

Игрок не получит все эти ползунки

И вот здесь NVIDIA сделала довольно принципиальный выбор.

Пользователь не сможет самостоятельно выбирать Model A, B или C и выставлять Structure Intensity на 25, 50 или 95 процентов.

В обычной игре игрок получает простой переключатель:

DLSS Neural Rendering — On / Off.

Что именно произойдёт после включения, определяет разработчик.

Теоретически в будущем студии могут предоставить пользователям дополнительные пресеты, но NVIDIA пока ничего такого не обещает.

Таким образом, DLSS 5 скорее похожа на часть художественного пайплайна игры, чем на обычный пользовательский графический фильтр.

Первый пример — NBA 2K27

На момент подготовки материала NVIDIA официально говорила только об одной игре с DLSS 5 — NBA 2K27.

Именно она должна стать первым публичным примером использования технологии.

Однако полноценное независимое тестирование в рамках данного материала ещё не проводилось: TechPowerUp получил ключ и необходимые драйверы, но публикация собственного игрового теста находилась под отдельным эмбарго. Поэтому представленные в техническом превью изображения основывались преимущественно на материалах NVIDIA.

Это важная оговорка.

Демонстрационные кадры позволяют понять принцип работы технологии, но окончательную оценку качества и производительности разумно давать только после независимого тестирования.

Что именно добавляет DLSS 5

Вторая демонстрационная сцена NVIDIA — повар с рамэном — хорошо показывает назначение технологии.

При включении DLSS 5 модель добавляет или усиливает такие визуальные эффекты, как:

контактную тень между тканью на голове персонажа и кожей;
subsurface scattering в ухе;
дополнительное затенение;
более выраженный блеск кожи;
отражения в глазах.

Все эти эффекты вычислительно дорогие.

Поэтому в обычном игровом рендеринге разработчики могут использовать их ограниченно — например, только на наиболее важных персонажах. DLSS 5 позволяет получить визуально более сложный результат без полного физического моделирования каждого эффекта.

Главная идея DLSS 5

Если отбросить маркетинговые формулировки, DLSS 5 можно представить следующим образом.

Игровой движок по-прежнему отвечает за:

геометрию;
формы объектов;
материалы;
базовое освещение;
камеру;
игровой мир.

DLSS 5 получает готовый результат и пытается сделать его визуально более убедительным.

То есть NVIDIA не говорит:

«Давайте нейросеть сама нарисует игру».

Наоборот, идея заключается в следующем:

«Давайте дадим нейросети возможность добавить дорогие визуальные эффекты, но не позволим ей менять саму сцену».

Это принципиальная разница между генеративным рендерингом и обычной генерацией изображений.

Почему технология одновременно впечатляет и вызывает вопросы

У DLSS 5 есть очевидное преимущество.

Современная графика всё чаще упирается не в возможность отрендерить базовую геометрию, а в стоимость мелких физических эффектов.

Полное моделирование света, кожи, волос, ткани и множества отражений становится чрезвычайно дорогим.

Нейросеть способна заменить часть этих вычислений статистическим знанием, полученным во время обучения.

Это потенциально очень мощный подход.

Но есть и фундаментальная проблема.

Кто решает, каким должно быть изображение?

В обычном рендеринге ответ относительно прост: игровой движок и настройки художников.

В DLSS 5 появляется третья сторона — нейросетевая модель.

NVIDIA пытается решить эту проблему через ограничения, обучение и инструменты для разработчика.

Что особенно важно в подходе NVIDIA

Самая сильная сторона DLSS 5 — не просто способность «сделать картинку красивее».

Гораздо важнее то, насколько тщательно NVIDIA пытается ограничить область действия модели.

Модель:

не должна менять геометрию;
получает минимальный набор данных;
работает непосредственно в pixel space;
может быть ограничена масками;
имеет отдельные параметры для разных типов визуальных изменений;
предлагает три разных варианта модели;
не обязана работать одинаково на всей сцене.

Это гораздо более контролируемый подход, чем свободная генерация изображения.

Но есть и серьёзные ограничения

Первое — RTX 50-only.

Для владельцев RTX 40 и более старых видеокарт DLSS 5 официально недоступна.

Второе — технология пока не исправляет исходные артефакты.

Если базовый рендеринг плох, DLSS 5 не обязана его улучшать.

Третье — многое зависит от разработчиков.

Игра может просто включить технологию с относительно стандартными настройками.

А может потратить значительное количество времени на ручное маскирование и настройку отдельных объектов.

В результате две игры с одинаковой поддержкой DLSS 5 могут выглядеть совершенно по-разному.

Самый интересный вопрос — что будет дальше

В нынешнем виде DLSS 5 выглядит скорее первым шагом.

NVIDIA специально ограничила возможности модели, чтобы решить проблему доверия к нейросетевой генерации.

Это разумно.

Однако в будущем вполне логично ожидать расширения возможностей.

Если система научится безопасно определять, где находится настоящий объект, а где артефакт рендеринга, она потенциально сможет не только добавлять реалистичные эффекты, но и исправлять часть недостатков предыдущих стадий графического конвейера.

Например, это могло бы означать более эффективную борьбу с ghosting, shimmer и проблемами disocclusion.

Но пока NVIDIA предпочитает не переходить эту границу.

Итог

DLSS 5 — это принципиально новый этап развития DLSS.

Предыдущие поколения в основном занимались реконструкцией того, что уже должно было быть на экране.

DLSS 5 пытается сделать следующий шаг — синтезировать визуальные эффекты поверх существующего изображения.

Именно поэтому технологию правильнее называть нейронным рендерингом, а не просто очередной версией масштабирования.

Главная техническая особенность заключается в сочетании генеративной модели с жёсткими ограничениями. DLSS 5 работает в pixel space, использует изображение и motion vectors, а при обучении получает значительно более богатую информацию о сцене. Благодаря этому NVIDIA пытается добиться фотореалистичного освещения и материалов, не отдавая нейросети контроль над геометрией игры.

Не менее важны инструменты разработчика. Model A/B/C, Structure Intensity, Tone Intensity, автоматические маски и ручные группы позволяют студии решать, где DLSS 5 должна работать на полную силу, а где её влияние необходимо ограничить.

При этом пользователю всё это скрыто. Игрок, как правило, увидит только переключатель включения или отключения технологии.

В конечном счёте успех DLSS 5 будет зависеть не только от NVIDIA, но и от разработчиков.

Если студии действительно будут тщательно настраивать технологию для своих игр, DLSS 5 может стать новым способом добавления дорогих визуальных эффектов без соответствующего роста стоимости рендеринга.

Если же разработчики начнут массово включать её стандартные параметры непосредственно перед релизом, часть обещанного преимущества может превратиться просто в ещё один нейросетевой фильтр.

Именно поэтому DLSS 5 пока интереснее рассматривать не как окончательную революцию, а как начало перехода от реконструкции изображения к нейронному рендерингу.

Технология пытается решить очень сложную задачу: использовать генеративные возможности искусственного интеллекта, сохранив предсказуемость традиционного игрового рендеринга.

Если NVIDIA сможет удержать этот баланс, DLSS 5 действительно способна стать одним из наиболее значимых изменений в технологии компьютерной графики последних лет.