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英偉達回應DLSS 5「AI 換臉」:僅輸入2D渲染幀和運動向量,不讀取3D引擎數(shù)據(jù)

   時間:2026-03-21 09:37:47 來源:IT之家編輯:快訊 IP:北京 發(fā)表評論無障礙通道
 

3 月 21 日消息,英偉達最新發(fā)布的 DLSS 5 技術自亮相以來便爭議不斷 —— 有人稱其為實時圖形領域最具變革性的飛躍之一,也有人將其貶為“AI 垃圾”。

在與 YouTuber 丹尼爾 · 歐文(Daniel Owen)的對話中,英偉達技術專家(GeForce Evangelist)雅各布 · 弗里曼(Jacob Freeman)披露了該技術的更多技術細節(jié)。

他表示,DLSS 5 僅以游戲場景中的 2D 渲染幀及其運動矢量作為輸入,反駁了英偉達之前“基于源 3D 內容”的營銷文案。

據(jù)介紹,由于模型位于圖形管線(pipeline)的末端,它只能看到 2D 幀,對物體的 3D 幾何結構一無所知。同樣,該模型也無法訪問引擎提供的基于物理渲染(PBR)屬性。因此,它只能推斷材質應有的外觀,而非直接從游戲引擎讀取這些屬性。這迫使模型依賴語義標注來識別像素 —— 例如將某些像素歸類為眼睛、臉頰、嘴唇等。如果訓練數(shù)據(jù)偏向于“完美”面孔,模型就有可能將角色的面部“重新詮釋”或“美化”成某種通用標準,這也是部分玩家認為 DLSS 5“AI 換臉”的原因。

雖然英偉達強調“底層幾何結構保持不變”,但這位 YouTuber 展示了一個清晰的結果:AI 被抓到生成(或者說想象出)了原始角色模型中根本不存在的頭發(fā)和面部細節(jié)(也是某種意義上的 AI 幻覺)。雖然原始 3D 模型確實被保留了下來,但 DLSS 5 也是在那些像素上重新繪制了一幅新的圖像。這很可能是 AI 訓練數(shù)據(jù)導致的結果 —— 在它的“判斷”中,那種發(fā)型就應該在特定區(qū)域存在頭發(fā)。

所謂 DLSS 5“AI 換臉”論最關鍵的證據(jù)在于,開啟 DLSS 5 后,《生化危機:安魂曲》主角格蕾絲出現(xiàn)了脫離原本游戲設定的妝容,面部特征也被改變,完全無視了場景的陰暗背景和角色的故事設定。

當被問及這種丟失時,弗里曼回應稱,開發(fā)者將能夠通過一個強度滑塊來自定義 AI 幀與原始幀的比例,還可以使用色彩分級工具(伽馬、飽和度和對比度),并能夠將某些對象完全排除在 AI 生成過程之外。

但即便如此,開發(fā)者仍然無法讓 DLSS 根據(jù)游戲實際畫面進行感知,也無法微調模型以使其更好地適配游戲畫面風格。

對許多人來說,DLSS 5 目前的狀態(tài)感覺不像是一場渲染革命,而更像是一個“美顏濾鏡”。英偉達自家宣傳素材中出現(xiàn)的殘影偽影也表明,如果沒有對 3D 場景更深入、更低層級的訪問和整合,時間穩(wěn)定性仍然是一個挑戰(zhàn)。就目前而言,DLSS 5 在性能及視覺效果方面顯然還有很大的改進空間。如果英偉達希望避免被貼上“AI 垃圾”的標簽,就必須在今年秋季 DLSS 5 正式之前解決這些爭議。()

 
 
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