DLSS （Deep Learning Super Sample，深度学习超级采样），运用已训练完成的神经
网络，搭配经过 64 倍采样的场景，套用适当的颜色来创建更平滑的边缘并提高图像
品质，与其他反锯齿模式相比，DLSS 不仅画质更为精细，同时也减少伪成像造成的闪
烁或叠影，由于 DLSS 是靠 Tensor 核心处理，原本的流处理器模组无须再负担
反锯齿运算。
白话文：透过 TensorCore 做反锯齿的工作，补帧强化细节，让原本只能做专业领域
，深度学习的技术可以应用在游戏，节省 GPU、CPU 负担提高FPS何乐不为。
举个相似的例子：SVP 影片补祯
透过工具软件内的算法，把23.976 fps的影片，提升至144发烧友在追求的东西，
相对的就需要使用到较多的CPU跟显示卡性能，但在游戏中分秒必争，没这么多硬件
资源可以压榨。
https://i.imgur.com/51dvFOq.jpg
Deep Learning相关实际应用：
在搜集DLSS的相关资料，大多只讲技术架构展示资料有限，目前看到成果比较简单易
懂的，透过深度学习图像修复，透过一算法跟反复训练把低像素的照片，合成一张
高像素的照片。
https://i.imgur.com/IWrpd81.jpg
https://i.imgur.com/f8eu45k.jpg
资料来源：Partial Convolution 图像修复任务PConv简介
（抱歉网址过长无法贴上）
测试平台：
CPU：intel i7 8700K
RAM：美光 DDR4 3000 16G X2
M/B ：ASUS Z370-F Gaming
VGA：NVIDIA RTX2060 创始版
画面设定：2560x1440
特效等级：最高
驱动版本 425.31
https://i.imgur.com/aQcVmTi.jpg
下面我整理了三个有DLSS的游戏截图
冒险圣歌
https://i.imgur.com/y5rewbq.jpg
https://i.imgur.com/PhJW2lA.jpg
https://i.imgur.com/3DiCZDi.jpg
战地风云5
https://i.imgur.com/HzAS9tM.jpg
战栗深隧：流亡
https://i.imgur.com/7izqp7o.jpg
https://i.imgur.com/Wj4xAzy.jpg
https://i.imgur.com/zhdUgCf.jpg
https://i.imgur.com/ZPutIv5.jpg
原图备份：https://drive.google.com/drive/folders
/1L-_MGZzJsj8QKnJAd9o_gBtEfuWfdBVC?usp=sharing
原图素材我是做了四五个场景 但BF5的场景几乎差异不大，加上网站图片压缩，
我就没特别制作比较的对比图，只抓几个差异比较明显的。
说白了DLSS技术也就是在分辨率与帧数取舍之间的新平衡方法，用了深度学习等
创新技术，毕竟这功能不是万灵药，玩过了头就会像开美颜一样。
https://i.imgur.com/iHZVYTs.jpg
也许现阶段它不够完美，不过值得期待后续的发展，从最一开始RTX发表会只大概听懂
，反锯齿更厉害FPS有改善，直到我看到冒险圣歌同个场景的截图，才发现一直搞错
重点，花了一两个小时整理的游戏截图全部重做，在RTX2060 2K 分辨率下的表现，
DLSS开启都有提升 10~15的FPS，如果仔细去比较画面变得更锐利，环境的贴图颜色也
稍有不同，剩下的就各位自己判断。