Nvidia: DLSS bekommt Schärferegler und Linux-Support
Bisher war DLSS noch Windows-exklusiv, das ändert sich mit dem SDK-Update. Der Schärferegler wurde schon lange gewünscht.

Nvidia hat das für DLSS (Deep Learning Super Sampling) gedachte Software Development Kit für Spielestudios aktualisiert: Das DLSS SKD 2.2.1 erweitert das AI-Upscaling um eine native Linux-x86-Unterstützung und einen Automatikmodus; mit einem Schärferegler lässt sich darüber hinaus die Bildqualität von DLSS beeinflussen.
Der Automatikmodus macht im Prinzip das, was Microsoft schon für DLSS in Minecraft RTX umgesetzt hat: Je nach Output-Auslösung wird intern automatisch ein bestimmte DLSS-Stufe ausgewählt. Laut Nvidia kommt bei 1440p oder niedriger der Quality-Mode zum Einsatz, bei 4K die Performance-Einstellung und bei 8K der Ultra-Performance-Ableger.
Weil DLSS die im Spiel vorhandenen Kantenglättungs- und Upscaling-Modi überschreibt, war es bisher einzig per Treiber möglich, nachträglich noch die Bildschärfe zu justieren. Per DLSS SKD 2.2.1 können die Studios nun ohne großen Aufwand einen Regler einbauen, der eine Nachschärfung oder Weichzeichnung nach eigenen Wünschen direkt im Grafikmenü des jeweiligen Spiels gestattet.
Linux-Support und weniger Smearing
Bisher war Deep Learning Super Sampling unter Linux nur für Titel verfügbar, die als Vulkan-basierte Spiele per Steam Play (Proton) ausgeführt wurden - beispielsweise Doom Eternal und No Man's Sky. Mit dem SKD-Update soll DLSS auch nativ umsetzbar sein, sofern Studios einen entsprechenden Patch veröffentlichen.
Nvidia hat in den vergangenen Monaten mit mehreren Partnern zusammengearbeitet, um DLSS in deren Spiele zu integrieren. Dazu gehören unter anderem Doom Eternal vom Start weg, wohingegen No Man's Sky, Rainbow Six Siege und Red Dead Redemption 2 das AI-Upscaling erst kürzlich per Patch erhalten haben.
DLSS 2.2 zeigt deutlich weniger Schmiereffekte bei feinen Details wie Ästen, was bei vorherigen Versionen noch störte. Der Fortschritt ist zu begrüßen - vor allem auch weil AMD mittlerweile FidelityFX Super Resolution fertiggestellt hat. Das Verfahren arbeitet ohne temporale Komponente, der Edge-Reconstruction-Algorithmus funktioniert dafür sehr gut.
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