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打开游戏，你把超分辨率设为 Quality，光追打开，帧生成设成 4×，游戏帧率便从几十涨到了两百多，转动视角也顺滑了不少。但玩上一会儿，还是能觉出一些不对劲：瞄准时鼠标没那么跟手，过弯时路边的护栏偶尔会扭一下，走进暗处，刚出现在视野里的反射要等一会儿才稳定下来。
这篇文章将围绕三个问题展开：同样显示 240 FPS，为什么手感差很多？输入像素降到四分之一，为何性能只提高一部分？光追的噪点已经消失，为什么反射仍会拖影？一起来吧，逐步拼出 SR、RT/PT、光线重建、FG/MFG 与低延迟调度这幅全景。
一、同样 240 FPS，一台跟手，一台迟缓？
先做一个理想化对照。甲配置每秒渲染 240 张完整场景，乙配置每秒渲染 60 张，再用 4× 帧生成补出其余画面。假设输出足够均匀，两者都能每隔约 4.17 ms 向显示系统交付一张图。沿着道路移动时，乙也能提供密集的运动位置；当你突然改变方向时，甲每隔约 4.17 ms 就有一次新的场景渲染机会，乙的完整场景间隔则约为 16.67 ms。
这里我们把经过完整场景渲染的画面叫作源帧，把送往显示系统的序列叫作呈现帧。源帧可以经过超分、去噪和后处理，生成画面则估计源帧之间的时刻。游戏模拟与输入采样可以采用各自的频率；源帧间隔描述的是新场景经过渲染交付的节奏。这样一来，都是240 FPS，我们就要再问一句：源帧有多少，生成画面有多少？
把 FPS 换成毫秒，差异会更直观。60 FPS 对应约 16.67 ms，120 FPS 对应 8.33 ms，240 FPS 对应 4.17 ms。下面公式里的 T_frame 为平均帧间隔，单位为毫秒。后面所有开销都用这笔账来算：每多花 2 ms，你希望换来多少细节、多少光照，或者多少中间画面？
TechSpot 在 2025 年 1 月 28 日测试《心灵杀手 2》，使用 RTX 5090、4K 输出、DLSS Quality，并始终开启 Reflex，得到下面这组结果。呈现 FPS 与 PC latency 沿用评测数据，源帧率由呈现 FPS 除以倍率估算。
先看最后一行：屏幕得到的画面从 96 张增加到 287 张，源帧的生产速度则降到了约 71.8 FPS，对应约 13.9 ms 一张。生成阶段加入的工作改变了源帧预算，评测报告的 PC latency 也从 32 ms 增至 45 ms。在这套配置下，提高倍率确实增加了呈现密度，同时付出了源帧速度和 PC 内部延迟的代价。
鼠标移动之后，游戏需要把这次输入纳入状态更新，并将对应的渲染工作交给 GPU。若工作在队列里等了很久，即使执行本身很快，最终显示的仍是较早处理的状态。Reflex、Anti-Lag 和 XeLL 主要着手减少这段等待，让输入处理更靠近实际执行。下面的公式将沿途延迟加在一起。
再看下面的集成图，可以先沿着颜色结果从渲染走到呈现。光线重建与超分会改变交给帧生成的图像，因此前级留下的模糊或错误也会进入生成输入。再看深度和运动矢量的支路，同一份资源被多个阶段使用，上游的描述误差就可能影响几处结果。图中的连接关系解释了一个重要现象：某个问题虽然在开启 FG 后更显眼，排查时仍可能需要回到 SR、光照或运动输入。
回到甲、乙两套 240 FPS 配置。判断它们时，可以先看完整场景多久交付一次，再看中间画面是否均匀、正确。接下来，我们先让完整场景更快地产生：把输入像素压到四分之一，看看能省下多少时间。
二、像素只剩四分之一，帧率却没翻四倍？
我们知道，4K 输出为 3840×2160，约 829 万像素；1080p 输入为 1920×1080，约 207 万像素。宽高各减半，像素数量就剩四分之一。若一帧里的所有工作都随输入像素同比缩减，性能确实可以接近四倍。但实际渲染还要处理几何、场景结构和部分后处理，超分本身也要组织完整的 4K 输出。我们从一个可手算的 GPU 预算开始。
假设原生渲染花 17 ms：其中 5 ms 属于这里暂按固定处理的工作，12 ms 随输入像素缩放。输入像素改为四分之一，这 12 ms 变成 3 ms，再支付 2 ms 的重建开销，合计就是 10 ms。源帧从约 58.8 FPS 提高到 100 FPS。最关键的是净省下的 7 ms：像素相关工作省了 9 ms，重建花掉 2 ms。
这 7 ms 可以直接换成更快的源帧，也可以部分投入光追。比如再花 4 ms 改善光照，总 GPU 时间就从 10 ms 回到 14 ms，约为 71.4 FPS；与原先的 17 ms 相比，保留了 3 ms 的速度收益。反过来，若某场景原本只有 2 ms 像素相关工作，另有 5 ms 固定开销，同样操作后就是 5＋0.5＋2＝7.5 ms，高于原先的 7 ms。
再把 CPU 加回来。假设 CPU 每帧需要 12 ms，GPU 已经从 17 ms 降到 10 ms，连续产出就会主要受 CPU 节奏约束，源帧大致接近 83.3 FPS。此时进一步降低输入分辨率，GPU 的空余可能继续增加，源帧提升则逐渐趋缓。
实际 GPU 阶段还可能重叠执行。重建与其他工作并行时，最终新增多少帧时，要看它延后了哪一项关键工作。选择超分档位时，可以先按下表把输入规模算清楚：1.5×、2×、3× 指宽高上的线性放大，像素占比随宽高一起变化。
计算性能差距之后，另一个疑问才真正出现：只采了四分之一的像素，细节从哪里来？先让相机停住，盯着远处一根很细的电线。如果每帧都在相同位置采样，错过的细线就可能一直被错过。Jitter（抖动） 会轻微改变下一帧的亚像素采样位置，让原先空缺的观察有机会被补上。只要这些结果确实属于同一根电线，重建器就能把多次观察积累起来，逐渐建立稳定的细轮廓。
相机开始移动后，积累过程多了一道对齐任务：电线在屏幕上的位置变了，上一帧的颜色应当搬到哪里？运动矢量为重投影提供这个对应关系，历史通过校验后才参与当前重建。
现在让人物从电线前面跑过。人物离开后，背景突然露出；此前该位置保存的颜色属于人物，当前需要恢复背景。重建器需要依靠深度、运动、亮度变化等线索拒绝这段历史，并用当前稀疏观察重新开始。你看到的轮廓残留、突然闪动和逐渐稳定，就对应这次判断与重新积累的过程。
下面用简化混合式描述它。Hₜ(x) 为当前重建结果，Cₜ↑(x) 为当前低分辨率观察的重建，Hₜ₋₁ 为历史；𝒲 根据运动信息 vₜ 重投影，wₜ(x) 决定历史贡献。历史权重较大，静态细线更容易稳定，过时颜色也会保留更久；更积极地采用当前观察，新露出区域跟进更快，采样不足处会更容易闪动。
把观察对象换成《地平线：西之绝境》的瀑布，水流内部一直在变化，半透明水雾叠在岩壁前面，用一组表面运动去解释整个像素会很吃力。下面是 AMD 发布的同场景对照，上图采用 FSR 3.1，下图采用 ML FSR Upscaling。
图 3–4｜AMD 原图。对照瀑布中上部的水流结构，人物与两侧岩壁可作为位置参照。
上图的瀑布呈现较均匀的竖向条纹，中段的水雾像一层稀薄白纱；下图能看见更明显的水流分叉和宽窄变化，亮水束之间也保留了暗缝。两侧岩壁与人物的大轮廓相近，主要差异集中在持续变化的水流内部。
玻璃和镜面反射也有类似困难。一层玻璃可能同时承载前景和透射背景，单个运动矢量对这种混合关系的表达有限。引擎提供的遮罩可以提示算法对相应区域加快更新；输入信号的组织方式因此会影响同一算法在不同游戏里的效果。
TechSpot 在 2026 年 1 月 23 日用《赛博朋克 2077》4K Ultra RT、Quality 档比较 DLSS 4.0 Preset K 与 4.5 Preset M：RTX 5070 Ti 的帧率约下降 5%，RTX 3090 约下降 19%。换成单帧时间，分别约增加 5.3% 和 23.5%。
图 5｜NVIDIA 研究页原图。
这张图可以看车前轮的细辐条：中间结果的斜线边缘呈现更明显的断续和锯齿，右侧的轮廓更连贯，形态也更接近左侧参考。
回到原先的 17 ms 场景。超分帮我们净省了 7 ms，但画质还依赖历史。现在把一部分时间交给光追：它会为像素收集另一类信息——光从哪里来，经过哪些表面，怎样才能让反射、阴影和间接光照更贴合场景。
三、光追已经去掉噪点，为什么反射仍会拖影？
走进《赛博朋克 2077》的室内，先看一块映着身后物体的玻璃。要算出这块玻璃的颜色，渲染器需要知道反射方向会碰到什么；那个物体即使落在视野外，仍然会影响当前像素。光线追踪为这种查询提供了场景信息。路径追踪把查询继续沿散射路径展开，估计光经过其他表面后送来的贡献，因此也能将间接光照纳入同一套光传输计算。
下面的渲染方程展示，一个表面向眼睛送出的光，来自自发光和各个入射方向的反射贡献。Lₒ 为出射辐射亮度，Lₑ 为自发光，Lᵢ 为入射光，fᵣ 描述材质怎样分配反射，余弦项计入方向与表面法线的关系。积分表达的是整个反射半球。我们只需抓住一件事：为了知道这个像素有多亮，渲染器需要了解其他方向送来了多少光。
图 6｜图中的入射方向对应需要估计的光，出射方向对应观察方向。
游戏每帧只有几毫秒可用，渲染器会采样部分方向，用有限路径估计整个积分。若某个方向恰好碰到强光，贡献很大；另一个方向落在暗处，贡献很小。少量随机观察就会形成亮暗起伏，也就是噪声。下面的蒙特卡洛估计用 N 个样本及其概率密度 p(xᵢ) 来计算结果。在常见的独立采样条件下，标准误差按样本数平方根下降：想让噪声幅度减半，通常需要约四倍样本。
这可以与前面的超分预算接起来。假设增加光追采样能占用的额外时间只有 4 ms，直接把所有样本翻四倍，很容易超过预算。首先可以改善查询的去向：同样发出一条射线，找到重要光照贡献比落在几乎全黑的方向更有价值。采样策略由此成为提升效率的入口。
例如，房间里的主要照明来自一盏很小的强光。纯粹随机挑方向，可能花了不少查询仍错过它；直接采样光源，就能更有针对性地估计这部分贡献。如果邻近像素或上一帧已经找到有价值的光源候选，ReSTIR 还可以通过时空重采样复用它们。
间接光的重复查询则引出另一种办法。假设很多路径都会继续询问某一区域能送来多少反弹光，把这个估计保存到辐射缓存，就能减少后续重复计算。缓存的估计需要随场景变化更新；灯光突然移动时，旧值退出得有多快就会影响动态表现。这里已经出现了与时域超分类似的取舍：复用带来效率，同时需要及时识别过时信息。
射线查询本身也有开销。为了快速找到可能命中的物体，BVH 用层次包围区域排除大片空间，查询只在有希望命中的区域继续深入。对象内部的结构通常放在 BLAS，实例及其变换由 TLAS 组织。场景中的人物开始蒙皮变形后，相关结构也需要更新，所以减少发射射线的像素，仍会留下场景组织这笔开销。
先把性能问题留在这条查询链上，再来看重建本身会怎样改变画面。下面《心灵杀手 2》金属门的 CNN 与 Transformer RR 对照，观察对象是同一块粗糙反射表面的细节。
图 7–8｜NVIDIA 发布的同场景模型对照。
上图的金属门仍有完整的亮暗轮廓，但高光覆盖的门板被处理成较平滑的色块；下图在相同位置出现了密集的斑驳结构，中央两根门把手附近也更容易辨认局部变化。两张图都能给出干净的门，高频细节的处理明显不同。
TechSpot 在 2025 年 2 月 8 日的 RR 分析中，保持 SR 模型一致，比较旧 CNN 与新 Transformer RR。它报告新模型改善了多种表面的纹理和运动稳定性，同时观察到停住后一两秒细节逐步收敛，光照改变仍需数帧响应。
再看《赛博朋克 2077》的含噪输入与重建结果，上面的问题会变得更直观。
图 9–10｜NVIDIA 发布的含噪输入与重建结果。
输入中，橙色路障的表面散布着强烈的亮暗颗粒，右侧路面反射也被噪点切碎；重建后，路障恢复为连续色面，车灯下的反射呈现出明确的亮带。这组变化展示了稀疏光照经过整理后如何形成可阅读的表面。
于是，本章的问题还剩时间这一半。反射拖影的常见原因包括旧历史退出缓慢、重投影对应有误，以及相关缓存更新滞后。相机停住时，历史积累容易压低噪声；突然转向后，新露出区域只有少量当前样本，算法就要重新取舍。若继续倚重旧历史，过时光照会跟着留下；若更快交给当前观察，采样稀疏处又可能闪动。验证这一点，可以让遮挡物移开，记录反射从露出到稳定的过程，上面的静态图承担的是展示噪声与细节两类结果。
RR 与 SR 的处理顺序也会影响信息保留。若低分辨率去噪先抹掉了细小反射，后续超分接到的就已经是平滑信号。联合重建尝试让几个任务共享更多原始信息，DLSS RR 采用这条路线；AMD Ray Regeneration 则提供独立去噪的接口路径，便于分别组织各阶段。下面两张图把这个差别画在了信号经过的位置上。
图 11–12｜分立流程与联合重建示意。
成本如何？TechSpot 在 2026 年 8 月 26 日比较 RR Preset D 与 F，五款测试游戏的大多数结果相差约 1 FPS 以内，并观察到部分噪声与细节变化。把它与第二章的 SR 测量放在一起，就能理解：同一代产品名称下，SR 与 RR 的模型更新可以带来不同的开销变化。
如果想判断这笔光照预算换来了什么，《黑神话：悟空》的水池更适合直接对照。
图 13–14｜同场景开关对照，来自 NVIDIA。
关闭时，池面有明显的大片浅蓝反射，池底的亮暗较平缓；开启后，浅水区域能辨认出更密的石块形状和随水面折射扭曲的亮纹。这些亮纹对应光经起伏水面折射后在池底重新分布的焦散。比较的意义因此落在可指认的光照关系上：新增计算让水下受光具有更丰富的空间结构。该开关同时改变反射等效果，图中整片水面的差异包含多项光照变化。
到这里，一张源帧已经经过稀疏光照、历史重建与超分。它可能很干净，也可能留着反射拖影或边缘游动。接下来，帧生成会把这些结果当作输入，估计更多中间时刻。于是第三个问题接上了第一个：我们希望把画面补得更密，同时保证补进去的内容更值得显示。
四、补出来的画面，在护栏和 HUD 上露馅？
想象《F1 25》里一次持续过弯：车身向一侧移动，近处护栏迅速掠过，远处建筑移动较慢，HUD 固定在屏幕上。如果只把前后两张源帧叠起来，车会出现重影，背景也会错位。FG 需要先建立对应关系，再估计中间时刻各个位置应当出现什么。下面公式中，Iₜ 和 Iₜ₊₁ 为相邻输入，α 为相对时间，v 与 d 提供运动和深度，F 表示生成过程。
车身移开后，原先挡住的背景只在部分输入中出现。此时即使已经知道车身怎样运动，仍要判断空出来的位置应当由谁补上。反射和阴影也会带来独立于表面几何的变化，光流从颜色图像中估计表观运动，帮助算法建立这些对应。遮挡频繁变化的细护栏因此很有价值：它反复要求算法在前景与背景之间切换可见关系，很容易暴露估计误差。
源帧间隔越长，估计跨度越大。30 FPS 的相邻源帧相隔约 33.33 ms，60 FPS 相隔约 16.67 ms；相同速度下，前者跨过的位移更大，期间显露和遮住的背景也更多。提高倍率是在这段跨度内增加估计时刻。因此，提升源帧速度常常能同时改善交互和生成条件。
多帧生成会复用一部分输入特征，再为多个中间时刻进行处理。4× 对应每个源帧周期四张呈现画面，其中三张为生成画面；6× 对应五张生成画面。模型计算、缓冲与呈现安排共同决定实际成本。下图展示了共享计算与各时刻处理的关系。计算输出时，应当用开启生成后的源帧率乘倍率：若原先 60 FPS，开启后源帧降到 54 FPS，4× 输出约为 216 FPS。
图 15｜NVIDIA 多帧生成模型示意。
HUD 提供了另一类线索。速度表固定在屏幕坐标，背后的场景持续运动，二者在同一位置叠加。集成时可以把 UI 与场景分离，再单独合成，这能给算法更明确的层次关系。至于数字什么时候变化，还取决于 UI 状态的更新频率：一张清楚的 UI 纹理若按源帧更新，其中的动画也会沿这个节奏前进。
图 16｜XeSS 重投影层示意。
具体会错成什么样，可以看 GamersNexus 对《最终幻想 XVI》的逐帧检查。左边为第一张源帧，右边为序列中间的生成帧。该组采用约 30 FPS 源帧与 4× MFG，属于较大运动跨度的观察条件。
图 17–18｜GamersNexus 已发布的裁切图。
源帧的靴底轮廓清楚，衣摆与腿之间有明确空隙；中间生成帧的脚部出现半透明叠影，衣摆边缘与后方木板交错。这正是不同运动区域在中间时刻发生混合的可见结果。
图 19｜同一评测发布的 UI 局部图。
再看血条：画面中部的主血条仍在原位，上方又出现了一段弯曲的绿色副本。它展示了场景运动与固定界面叠加时的生成错误，让 UI 分离与合成的意义变得具体。
平均 200 FPS 意味着平均间隔 5 ms；若显示间隔在 2 ms 和 8 ms 之间交替，平均值同样是 5 ms，运动的时间分布就会呈现明显起伏。高倍率带来了更多待呈现画面，交换链、同步方式、限帧与显示扫描需要将它们安排均匀。
现在再回到开头的 240 FPS。这些现象的常见原因包括源帧产出偏慢、队列等待、上游重建错误、生成阶段的运动估计，以及呈现间隔波动，它们可能叠加。比如，GPU 长帧会同时拖慢操作反馈和画面交付；护栏的抖动也可能先出现在 SR，再被生成阶段带入更多画面。可以先关闭 FG，沿同一路线检查源帧中的问题是否仍在，再结合帧时、延迟与呈现记录缩小范围。
五、给你一台电脑，怎样把它们变成设置？
从一条你熟悉的路线开始：室外缓慢横移，走进有反射的室内，再快速转向，最后停住。先关闭 FG，固定输出分辨率、光照档位与超分模式，记录源帧时间；有合适测量工具时同时记录延迟。这样会得到一条能反复对照的起点。比如目标源帧为 90 FPS，对应约 11.11 ms。
若源帧需要 17 ms，先尝试降低输入尺寸，观察它是否明显缩短。大幅缩短，说明可缩放的 GPU 工作占了较大比例；变化很小，再检查 CPU、几何、结构更新和固定处理。若实际源帧降到了 10 ms，就沿横移与转向过程检查细线、粒子和新露出背景。如果质量达标，这个配置已达到 90 FPS 目标，还剩约 1.11 ms 余量；若只有 GPU 降到 10 ms、CPU 仍需 12 ms，就先处理 CPU 一侧的限制。
接着决定光照预算。把同一室内的光追关闭与开启结果对照，指出你实际获得的变化：反射内容、间接光层次、阴影关系或水底焦散。再检查新增成本和运动恢复。如果某项效果在主要游玩视角里贡献很小，而开启后源帧明显超预算，这笔时间可以转给更高输入或更短响应。
源帧质量与速度确定后，再开启 FG 并逐级比较倍率。每次切换都重新记录源帧时间，因为生成工作也会争用预算。若护栏出现新的变形，回到关闭 FG 的同一路段确认它从哪一阶段开始；若手感与连续性同时变差，先查看是否出现长帧或更深的等待。第一章的《心灵杀手 2》数据已经展示，倍率提高时源帧和延迟可能一起变化。
这套顺序也能用于理解新的外观生成阶段。DLSS 5 的 3D-Guided Neural Rendering 以渲染结果、运动与时间状态等为条件，结合学习到的外观先验处理材质和光照外观。《NBA 2K27》的皮肤、衣料与局部照明是可见案例。
图 20–21｜《NBA 2K27》厂商对比。
这里可以直接比较面部与右肩的高光，开启后亮点的分布和局部阴影发生变化，手背肌腱附近的明暗也更突出。球衣上的褶皱阴影随之改变，人物大体轮廓仍对应同一镜头。
PC Gamer 在 2026 年 9 月 4 日测试早期版本，配置为 RTX 5080、Ryzen 7 9800X3D、32 GB 内存，4K Ultra、RT 开启、SR/FG 关闭。启用 DLSS 5 前后的平均帧率为 183 与 49 FPS，换算成平均帧间隔约为 5.46 与 20.41 ms，差约 14.94 ms。
面对这组结果，最有用的问题依然是时间换来了什么？玩家可以把外观变化与更高输入、更多光照采样、更快源帧放在相近预算下比较，也可以观察实际比赛镜头里这些变化有多明显。下一次进入游戏设置，改一个选项验证一次，你也许就会知道这个变化为什么有效了。
参考资料
D1｜SR 质量与开销：TechSpot，2026-01-23。
D2｜模型的分区域画质分析：Digital Foundry，2026-01-23。
D3｜RR 模型比较：TechSpot，2026-08-26。
D4｜MFG 呈现与 PC latency：TechSpot，2025-01-28。
D5｜显示端帧节奏：TechSpot，2025-12-10。
D6｜早期外观生成测试：PC Gamer，2026-09-04。
D7｜源帧、生成帧与 UI 伪影：GamersNexus，原测试 2025-02-20。
D8｜RR 的细节与动态恢复：TechSpot，2025-02-08。
理论与实现：PBRT 第四版、DXR、Unreal TSR、FSR SDK、DLSS 开发者资料。
