DLSS 4 i Multi-Frame Generation – jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze gamingu

Nvidia od lat rozwija technologię DLSS (Deep Learning Super Sampling), której celem jest poprawa wydajności w grach przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości obrazu. Premiera kart graficznych GeForce RTX 50-serii wprowadziła nową odsłonę tego rozwiązania – DLSS 4 z Multi-Frame Generation (MFG). To krok milowy, który w 2025 roku wyznacza nowe standardy w renderowaniu opartym na AI.

Od DLSS 3 do DLSS 4 – co się zmieniło?

Poprzednia generacja, czyli DLSS 3 Frame Generation, umożliwiała tworzenie jednej dodatkowej klatki między dwiema rzeczywiście renderowanymi. Efekt był imponujący, ale technologia miała swoje ograniczenia – zwłaszcza w postaci widocznych artefaktów, problemów z ostrością ruchu czy lekkiego zwiększenia opóźnień wejścia.

DLSS 4 rozwiązuje wiele z tych problemów dzięki zupełnie nowemu modelowi sztucznej inteligencji opartej na architekturze transformerów. To ta sama klasa sieci neuronowych, która stoi za najnowszymi modelami językowymi i generatywnymi. Dzięki niej algorytm zyskał szerszy kontekst czasowy i przestrzenny, a to oznacza znacznie lepsze przewidywanie ruchu obiektów, redukcję „ghostingu” i stabilniejszy obraz w dynamicznych scenach.

Multi-Frame Generation – płynność na nowym poziomie

Największą innowacją DLSS 4 jest jednak Multi-Frame Generation. W odróżnieniu od poprzedniej wersji, która potrafiła wytworzyć jedną klatkę pośrednią, MFG umożliwia generowanie nawet trzech dodatkowych klatek na każdą klatkę renderowaną przez GPU. W praktyce oznacza to ogromny skok wydajności – w niektórych grach nawet 8- czy 9-krotny wzrost liczby FPS w porównaniu z klasycznym renderingiem.

NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition

Dzięki temu możliwe staje się granie w 4K przy włączonym ray tracingu i częstotliwości odświeżania sięgającej 240 Hz, co jeszcze niedawno wydawało się nierealne. Kluczowe jest też to, że nowy model działa bardziej efektywnie – według danych Nvidii zużywa mniej pamięci VRAM i szybciej przetwarza informacje o ruchu.

Przykłady zastosowania w grach

Wrażenia nie są czysto teoretyczne – DLSS 4 MFG już teraz jest dostępny w wielu popularnych tytułach.

• W Cyberpunk 2077 liczba klatek w trybie 4K z maksymalnymi ustawieniami i pełnym ray tracingiem potrafi wzrosnąć nawet dziewięciokrotnie, sięgając 290 FPS.
• Alan Wake 2 zyskuje blisko ośmiokrotny wzrost wydajności, utrzymując płynność powyżej 200 FPS w rozdzielczości 4K.
• Hogwarts Legacy po aktywowaniu MFG osiąga stabilne 210 FPS, co przy tak wymagającym tytule robi ogromne wrażenie.

Dzięki szybkiemu wdrażaniu przez deweloperów, liczba gier wspierających technologię w ciągu kilku miesięcy od premiery przekroczyła setkę i stale rośnie.

Zalety nowej technologii DLSS 4 (Multi-Frame Generation)

Korzyści z włączenia DLSS 4 z Multi-Frame Generation są łatwo zauważalne:

• możliwość grania w 4K z pełnym ray tracingiem przy bardzo wysokiej płynności,
• wyraźnie mniejszy ghosting i poprawiona ostrość ruchu,
• niższe zużycie pamięci VRAM w porównaniu do wcześniejszych metod,
• bardziej stabilne tempo wyświetlania klatek dzięki sprzętowym usprawnieniom w architekturze Blackwell.

Wyzwania i ograniczenia DLSS 4 MFG

Jak każda nowa technologia, także MFG nie jest wolne od wyzwań. Gracze wskazują, że przy maksymalnych ustawieniach generowania (np. trzy klatki pośrednie) mogą pojawić się subtelne rozmycia lub nieznaczne zwiększenie opóźnienia reakcji. W praktyce oznacza to, że w niektórych grach najlepszym rozwiązaniem jest znalezienie kompromisu między jakością a płynnością.

Dodatkowo warto pamiętać, że DLSS 4 MFG dostępne jest wyłącznie na kartach RTX 50-serii, więc posiadacze starszych modeli nie skorzystają z tej funkcji.

Rewolucja w świecie gamingu ?

DLSS 4 z Multi-Frame Generation to jedno z najważniejszych osiągnięć Nvidii ostatnich lat. Wprowadza gaming na poziom, który jeszcze kilka lat temu wydawał się nierealny – umożliwia granie w najbardziej wymagające produkcje w jakości kinowej i z płynnością charakterystyczną dla e-sportu.

Choć technologia nie jest pozbawiona wad, jej potencjał jest ogromny. W praktyce to kolejny krok w stronę pełnego renderingu wspomaganego sztuczną inteligencją, który w przyszłości może stać się standardem w całej branży.