当前主流超分辨率技术大体分为两类：
基于深度学习模型的AI重建路线（DLSS 4.5）
基于空间与时域算法优化的通用重构路线（FSR 4）
DLSS（Deep Learning Super Sampling）本质上是一种神经网络驱动的图像重建系统。其工作流程包括：
输入低分辨率图像与运动矢量（Motion Vectors）
调用历史帧数据进行时域融合
利用Tensor Core执行矩阵推理
输出预测生成的高分辨率画面
DLSS 4.5的技术强化主要体现在：
高频细节恢复能力增强
时域闪烁抑制优化
动态物体鬼影问题降低
半透明材质与复杂几何结构稳定性提升
其核心优势在于：
它不是简单插值，而是通过大规模训练后的模型进行特征预测。
FSR 4延续AMD强调开放兼容的设计理念，其架构偏向：
空间插值重建（Spatial Upscaling）
时域累积优化（Temporal Accumulation）
后期锐化算法增强
无需专用AI硬件支持
虽然FSR 4较前代有明显改进，但其核心仍以规则驱动算法为主，并未深度依赖神经网络模型推理。因此在以下场景中表现受限：
高频纹理（植被、栅栏、发丝）
亚像素结构
高对比动态光照
透明材质与粒子特效
平均15%的得票率表明，其在主观锐度与时域稳定性方面仍落后于DLSS。
问题不在于“是否可用”，而在于“是否领先”。
原生渲染在本次测试中获得24%的平均支持率，在部分游戏中甚至接近或逼近DLSS。
原因主要在于：
无重建误差，不存在AI预测偏差
光照与反射结果更加物理一致
不依赖模型泛化能力
但传统TAA（Temporal Anti-Aliasing）存在固有缺陷：
细节模糊
拖影问题
高频纹理稳定性不足
这意味着原生渲染依然代表“物理正确性”，但在性能效率方面代价巨大。
在高负载4K场景下，纯算力堆叠已不再具备性价比优势。
整体投票结果显示：
DLSS 4.5：48.2%
原生4K：24%
FSR 4：15%
难以分辨：12.8%
接近半数支持率，说明DLSS在以下指标上取得结构性优势：
时域稳定性高于传统TAA
高频细节预测更自然
动态场景抗闪烁能力更强
锐度与平滑度之间取得较优平衡
尤其在《幸福工厂》《地平线：西之绝境》等细节复杂度极高的作品中，其支持率超过50%，表明神经网络在复杂图像特征学习方面的优势正在体现。
这不是偶然波动，而是算法成熟度的阶段性成果。
约12.8%的参与者表示难以区分三种渲染方式，这一现象具有重要意义。
从视觉科学角度分析：
当PSNR与SSIM指标接近时，主观差异迅速缩小
动态画面中人眼对亚像素级细节不敏感
高刷新率下视觉暂留掩盖微小差距
这说明超分技术已经进入“高融合阶段”。
当差距缩小至肉眼难辨时，算法竞争将从“清晰度差距”转向：
功耗效率
延迟控制
模型推理成本
生态兼容性
边际提升将越来越困难。
从技术演进角度看，DLSS代表的是更长远的发展方向——神经渲染（Neural Rendering）。
未来可能包括：
神经光照重建
AI反射预测
动态材质补偿
帧生成深度融合
这意味着GPU的角色正在从“光栅计算器”向“实时AI推理引擎”转变。
传统TAA不会立即消失，但其核心地位正在弱化。
图形渲染正从纯数学模型过渡到数据驱动模型。
技术表象之下，是两种产业哲学的对抗：
英伟达：专用硬件 + 深度学习 + 软硬件闭环优化
AMD：开放生态 + 通用计算 + 跨平台兼容
前者追求极致效果与技术壁垒；
后者强调市场覆盖与生态扩展。
这场竞争不仅关乎画质评分，更关乎未来GPU计算资源如何分配——是继续强化光栅单元，还是大规模倾斜至AI矩阵运算单元。
综合测试数据与技术结构，可以得出以下系统判断：
DLSS 4.5在神经网络预测与时域稳定性方面已形成阶段性领先。
原生渲染仍是物理一致性的基准，但效率代价高昂。
FSR 4尚未完成从工程优化到智能预测的跃迁。
超分技术整体已进入高成熟区间，差距正在收敛。
未来核心竞争将转向AI渲染深度整合与能效比优化。
当算法开始“理解”图像结构，而不再只是对像素进行线性运算，图形学便进入新的阶段。
这场对比测试揭示的，并非简单的版本优劣，而是技术范式的转移：
从算力堆叠到智能预测
从抗锯齿优化到神经重建
从传统光栅化到数据驱动渲染
未来GPU的核心竞争力，或许不再只是光栅性能，而是AI推理能力与系统整合深度。
像素之争，正在演变为算法之争；
算法之争，终将归于算力文明的演进速度。
