Tarjetas gráficas

Los modders triunfan donde NVIDIA falla: consiguen mejorar el rendimiento de DLSS 5 en un 50%

Desde que NVIDIA filtró por error su modelo de DLSS 5, los modders no han hecho más que trabajar en tratar de implementar esta tecnología. Hemos podido ver ejemplos increíbles y otros que destrozaban por completo el juego. No obstante, con el paso de los días van refinando cada vez más la tecnología. Incluso han conseguido mejorar el rendimiento de DLSS 5.

El rendimiento de DLSS 5 mejora gracias a la nueva versión de Neural Upstream

Durante estas semanas, hemos podido ver cómo RenoDX era el repositorio para DLSS 5 más popular entre los usuarios. Sin embargo, el principal inconveniente que tenía este modelo, que era una adaptación prácticamente idéntica a la original de NVIDIA, es que su rendimiento era catastrófico.

Aunque sea el más popular, otros modders han estado trabajando para tratar de mejorar el modelo de DLSS 5, y Neural Upstream ha logrado el mayor hito de todos. La última versión ha logrado mejorar el rendimiento de la tecnología entre un 40-50%.

Concretamente, en sus pruebas con Stalker 2, es capaz de ofrecer un rendimiento de hasta 140 FPS, frente a los 80 FPS que logra la versión de RenoDX. Por tanto, se trata de una mejora de rendimiento importantísima, y que puede acabar marcando la diferencia para aquellos que quieren probarlo.

Para lograr esta mejora de rendimiento, el equipo de Neural Upstream ha cambiado la forma en la que se comporta el DLSS 5. Mientras que la versión oficial actúa directamente en la imagen final, esta versión actúa en una imagen a una resolución muy inferior a la nativa, y gracias a DLSS Super Resolution hacen un upscale de la imagen, para ofrecer un resultado similar al nativo.

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Sin duda alguna, se trata de una solución muy inteligente, y que funciona a las mil maravillas, tal y como podemos ver en el vídeo de más arriba. En el caso de que queráis probarlo, en la descripción del propio vídeo se explican los pasos para poder hacer uso de esta versión de DLSS 5.

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