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開啟遊戲，你把超解析度設為 Quality，光追開啟，幀生成設成 4×，遊戲幀率便從幾十漲到了兩百多，轉動視角也順滑了不少。但玩上一會兒，還是能覺出一些不對勁：瞄準時滑鼠沒那麼跟手，過彎時路邊的護欄偶爾會扭一下，走進暗處，剛出現在視野裡的反射要等一會兒才穩定下來。
這篇文章將圍繞三個問題展開：同樣顯示 240 FPS，為什麼手感差很多？輸入畫素降到四分之一，為何效能只提高一部分？光追的噪點已經消失，為什麼反射仍會拖影？一起來吧，逐步拼出 SR、RT/PT、光線重建、FG/MFG 與低延遲排程這幅全景。
一、同樣 240 FPS，一臺跟手，一臺遲緩？
先做一個理想化對照。甲配置每秒渲染 240 張完整場景，乙配置每秒渲染 60 張，再用 4× 幀生成補出其餘畫面。假設輸出足夠均勻，兩者都能每隔約 4.17 ms 向顯示系統交付一張圖。沿著道路移動時，乙也能提供密集的運動位置；當你突然改變方向時，甲每隔約 4.17 ms 就有一次新的場景渲染機會，乙的完整場景間隔則約為 16.67 ms。
這裡我們把經過完整場景渲染的畫面叫作源幀，把送往顯示系統的序列叫作呈現幀。源幀可以經過超分、去噪和後處理，生成畫面則估計源幀之間的時刻。遊戲模擬與輸入取樣可以採用各自的頻率；源幀間隔描述的是新場景經過渲染交付的節奏。這樣一來，都是240 FPS，我們就要再問一句：源幀有多少，生成畫面有多少？
把 FPS 換成毫秒，差異會更直觀。60 FPS 對應約 16.67 ms，120 FPS 對應 8.33 ms，240 FPS 對應 4.17 ms。下面公式裡的 T_frame 為平均幀間隔，單位為毫秒。後面所有開銷都用這筆賬來算：每多花 2 ms，你希望換來多少細節、多少光照，或者多少中間畫面？
TechSpot 在 2025 年 1 月 28 日測試《心靈殺手 2》，使用 RTX 5090、4K 輸出、DLSS Quality，並始終開啟 Reflex，得到下面這組結果。呈現 FPS 與 PC latency 沿用評測資料，源幀率由呈現 FPS 除以倍率估算。
先看最後一行：螢幕得到的畫面從 96 張增加到 287 張，源幀的生產速度則降到了約 71.8 FPS，對應約 13.9 ms 一張。生成階段加入的工作改變了源幀預算，評測報告的 PC latency 也從 32 ms 增至 45 ms。在這套配置下，提高倍率確實增加了呈現密度，同時付出了源幀速度和 PC 內部延遲的代價。
滑鼠移動之後，遊戲需要把這次輸入納入狀態更新，並將對應的渲染工作交給 GPU。若工作在佇列裡等了很久，即使執行本身很快，最終顯示的仍是較早處理的狀態。Reflex、Anti-Lag 和 XeLL 主要著手減少這段等待，讓輸入處理更靠近實際執行。下面的公式將沿途延遲加在一起。
再看下面的整合圖，可以先沿著顏色結果從渲染走到呈現。光線重建與超分會改變交給幀生成的影象，因此前級留下的模糊或錯誤也會進入生成輸入。再看深度和運動向量的支路，同一份資源被多個階段使用，上游的描述誤差就可能影響幾處結果。圖中的連線關係解釋了一個重要現象：某個問題雖然在開啟 FG 後更顯眼，排查時仍可能需要回到 SR、光照或運動輸入。
回到甲、乙兩套 240 FPS 配置。判斷它們時，可以先看完整場景多久交付一次，再看中間畫面是否均勻、正確。接下來，我們先讓完整場景更快地產生：把輸入畫素壓到四分之一，看看能省下多少時間。
二、畫素只剩四分之一，幀率卻沒翻四倍？
我們知道，4K 輸出為 3840×2160，約 829 萬畫素；1080p 輸入為 1920×1080，約 207 萬畫素。寬高各減半，畫素數量就剩四分之一。若一幀裡的所有工作都隨輸入畫素同比縮減，效能確實可以接近四倍。但實際渲染還要處理幾何、場景結構和部分後處理，超分本身也要組織完整的 4K 輸出。我們從一個可手算的 GPU 預算開始。
假設原生渲染花 17 ms：其中 5 ms 屬於這裡暫按固定處理的工作，12 ms 隨輸入畫素縮放。輸入畫素改為四分之一，這 12 ms 變成 3 ms，再支付 2 ms 的重建開銷，合計就是 10 ms。源幀從約 58.8 FPS 提高到 100 FPS。最關鍵的是淨省下的 7 ms：畫素相關工作省了 9 ms，重建花掉 2 ms。
這 7 ms 可以直接換成更快的源幀，也可以部分投入光追。比如再花 4 ms 改善光照，總 GPU 時間就從 10 ms 回到 14 ms，約為 71.4 FPS；與原先的 17 ms 相比，保留了 3 ms 的速度收益。反過來，若某場景原本只有 2 ms 畫素相關工作，另有 5 ms 固定開銷，同樣操作後就是 5＋0.5＋2＝7.5 ms，高於原先的 7 ms。
再把 CPU 加回來。假設 CPU 每幀需要 12 ms，GPU 已經從 17 ms 降到 10 ms，連續產出就會主要受 CPU 節奏約束，源幀大致接近 83.3 FPS。此時進一步降低輸入解析度，GPU 的空餘可能繼續增加，源幀提升則逐漸趨緩。
實際 GPU 階段還可能重疊執行。重建與其他工作並行時，最終新增多少幀時，要看它延後了哪一項關鍵工作。選擇超分檔位時，可以先按下表把輸入規模算清楚：1.5×、2×、3× 指寬高上的線性放大，畫素佔比隨寬高一起變化。
計算效能差距之後，另一個疑問才真正出現：只採了四分之一的畫素，細節從哪裡來？先讓相機停住，盯著遠處一根很細的電線。如果每幀都在相同位置取樣，錯過的細線就可能一直被錯過。Jitter（抖動） 會輕微改變下一幀的亞畫素取樣位置，讓原先空缺的觀察有機會被補上。只要這些結果確實屬於同一根電線，重建器就能把多次觀察積累起來，逐漸建立穩定的細輪廓。
相機開始移動後，積累過程多了一道對齊任務：電線在螢幕上的位置變了，上一幀的顏色應當搬到哪裡？運動向量為重投影提供這個對應關係，歷史透過校驗後才參與當前重建。
現在讓人物從電線前面跑過。人物離開後，背景突然露出；此前該位置儲存的顏色屬於人物，當前需要恢復背景。重建器需要依靠深度、運動、亮度變化等線索拒絕這段歷史，並用當前稀疏觀察重新開始。你看到的輪廓殘留、突然閃動和逐漸穩定，就對應這次判斷與重新積累的過程。
下面用簡化混合式描述它。Hₜ(x) 為當前重建結果，Cₜ↑(x) 為當前低解析度觀察的重建，Hₜ₋₁ 為歷史；𝒲 根據運動資訊 vₜ 重投影，wₜ(x) 決定歷史貢獻。歷史權重較大，靜態細線更容易穩定，過時顏色也會保留更久；更積極地採用當前觀察，新露出區域跟進更快，取樣不足處會更容易閃動。
把觀察物件換成《地平線：西之絕境》的瀑布，水流內部一直在變化，半透明水霧疊在巖壁前面，用一組表面運動去解釋整個畫素會很吃力。下面是 AMD 釋出的同場景對照，上圖採用 FSR 3.1，下圖採用 ML FSR Upscaling。
圖 3–4｜AMD 原圖。對照瀑布中上部的水流結構，人物與兩側巖壁可作為位置參照。
上圖的瀑布呈現較均勻的豎向條紋，中段的水霧像一層稀薄白紗；下圖能看見更明顯的水流分叉和寬窄變化，亮水束之間也保留了暗縫。兩側巖壁與人物的大輪廓相近，主要差異集中在持續變化的水流內部。
玻璃和鏡面反射也有類似困難。一層玻璃可能同時承載前景和透射背景，單個運動向量對這種混合關係的表達有限。引擎提供的遮罩可以提示演算法對相應區域加快更新；輸入訊號的組織方式因此會影響同一演算法在不同遊戲裡的效果。
TechSpot 在 2026 年 1 月 23 日用《賽博朋克 2077》4K Ultra RT、Quality 檔比較 DLSS 4.0 Preset K 與 4.5 Preset M：RTX 5070 Ti 的幀率約下降 5%，RTX 3090 約下降 19%。換成單幀時間，分別約增加 5.3% 和 23.5%。
圖 5｜NVIDIA 研究頁原圖。
這張圖可以看車前輪的細輻條：中間結果的斜線邊緣呈現更明顯的斷續和鋸齒，右側的輪廓更連貫，形態也更接近左側參考。
回到原先的 17 ms 場景。超分幫我們淨省了 7 ms，但畫質還依賴歷史。現在把一部分時間交給光追：它會為畫素收集另一類資訊——光從哪裡來，經過哪些表面，怎樣才能讓反射、陰影和間接光照更貼合場景。
三、光追已經去掉噪點，為什麼反射仍會拖影？
走進《賽博朋克 2077》的室內，先看一塊映著身後物體的玻璃。要算出這塊玻璃的顏色，渲染器需要知道反射方向會碰到什麼；那個物體即使落在視野外，仍然會影響當前畫素。光線追蹤為這種查詢提供了場景資訊。路徑追蹤把查詢繼續沿散射路徑展開，估計光經過其他表面後送來的貢獻，因此也能將間接光照納入同一套光傳輸計算。
下面的渲染方程展示，一個表面向眼睛送出的光，來自自發光和各個入射方向的反射貢獻。Lₒ 為出射輻射亮度，Lₑ 為自發光，Lᵢ 為入射光，fᵣ 描述材質怎樣分配反射，餘弦項計入方向與表面法線的關係。積分表達的是整個反射半球。我們只需抓住一件事：為了知道這個畫素有多亮，渲染器需要了解其他方向送來了多少光。
圖 6｜圖中的入射方向對應需要估計的光，出射方向對應觀察方向。
遊戲每幀只有幾毫秒可用，渲染器會取樣部分方向，用有限路徑估計整個積分。若某個方向恰好碰到強光，貢獻很大；另一個方向落在暗處，貢獻很小。少量隨機觀察就會形成亮暗起伏，也就是噪聲。下面的蒙特卡洛估計用 N 個樣本及其機率密度 p(xᵢ) 來計算結果。在常見的獨立取樣條件下，標準誤差按樣本數平方根下降：想讓噪聲幅度減半，通常需要約四倍樣本。
這可以與前面的超分預算接起來。假設增加光追取樣能佔用的額外時間只有 4 ms，直接把所有樣本翻四倍，很容易超過預算。首先可以改善查詢的去向：同樣發出一條射線，找到重要光照貢獻比落在幾乎全黑的方向更有價值。取樣策略由此成為提升效率的入口。
例如，房間裡的主要照明來自一盞很小的強光。純粹隨機挑方向，可能花了不少查詢仍錯過它；直接取樣光源，就能更有針對性地估計這部分貢獻。如果鄰近畫素或上一幀已經找到有價值的光源候選，ReSTIR 還可以透過時空重取樣複用它們。
間接光的重複查詢則引出另一種辦法。假設很多路徑都會繼續詢問某一區域能送來多少反彈光，把這個估計儲存到輻射快取，就能減少後續重複計算。快取的估計需要隨場景變化更新；燈光突然移動時，舊值退出得有多快就會影響動態表現。這裡已經出現了與時域超分類似的取捨：複用帶來效率，同時需要及時識別過時資訊。
射線查詢本身也有開銷。為了快速找到可能命中的物體，BVH 用層次包圍區域排除大片空間，查詢只在有希望命中的區域繼續深入。物件內部的結構通常放在 BLAS，例項及其變換由 TLAS 組織。場景中的人物開始蒙皮變形後，相關結構也需要更新，所以減少發射射線的畫素，仍會留下場景組織這筆開銷。
先把效能問題留在這條查詢鏈上，再來看重建本身會怎樣改變畫面。下面《心靈殺手 2》金屬門的 CNN 與 Transformer RR 對照，觀察物件是同一塊粗糙反射表面的細節。
圖 7–8｜NVIDIA 釋出的同場景模型對照。
上圖的金屬門仍有完整的亮暗輪廓，但高光覆蓋的門板被處理成較平滑的色塊；下圖在相同位置出現了密集的斑駁結構，中央兩根門把手附近也更容易辨認區域性變化。兩張圖都能給出乾淨的門，高頻細節的處理明顯不同。
TechSpot 在 2025 年 2 月 8 日的 RR 分析中，保持 SR 模型一致，比較舊 CNN 與新 Transformer RR。它報告新模型改善了多種表面的紋理和運動穩定性，同時觀察到停住後一兩秒細節逐步收斂，光照改變仍需數幀響應。
再看《賽博朋克 2077》的含噪輸入與重建結果，上面的問題會變得更直觀。
圖 9–10｜NVIDIA 釋出的含噪輸入與重建結果。
輸入中，橙色路障的表面散佈著強烈的亮暗顆粒，右側路面反射也被噪點切碎；重建後，路障恢復為連續色面，車燈下的反射呈現出明確的亮帶。這組變化展示了稀疏光照經過整理後如何形成可閱讀的表面。
於是，本章的問題還剩時間這一半。反射拖影的常見原因包括舊歷史退出緩慢、重投影對應有誤，以及相關快取更新滯後。相機停住時，歷史積累容易壓低噪聲；突然轉向後，新露出區域只有少量當前樣本，演算法就要重新取捨。若繼續倚重舊歷史，過時光照會跟著留下；若更快交給當前觀察，取樣稀疏處又可能閃動。驗證這一點，可以讓遮擋物移開，記錄反射從露出到穩定的過程，上面的靜態圖承擔的是展示噪聲與細節兩類結果。
RR 與 SR 的處理順序也會影響資訊保留。若低解析度去噪先抹掉了細小反射，後續超分接到的就已經是平滑訊號。聯合重建嘗試讓幾個任務共享更多原始資訊，DLSS RR 採用這條路線；AMD Ray Regeneration 則提供獨立去噪的介面路徑，便於分別組織各階段。下面兩張圖把這個差別畫在了訊號經過的位置上。
圖 11–12｜分立流程與聯合重建示意。
成本如何？TechSpot 在 2026 年 8 月 26 日比較 RR Preset D 與 F，五款測試遊戲的大多數結果相差約 1 FPS 以內，並觀察到部分噪聲與細節變化。把它與第二章的 SR 測量放在一起，就能理解：同一代產品名稱下，SR 與 RR 的模型更新可以帶來不同的開銷變化。
如果想判斷這筆光照預算換來了什麼，《黑神話：悟空》的水池更適合直接對照。
圖 13–14｜同場景開關對照，來自 NVIDIA。
關閉時，池面有明顯的大片淺藍反射，池底的亮暗較平緩；開啟後，淺水區域能辨認出更密的石塊形狀和隨水面折射扭曲的亮紋。這些亮紋對應光經起伏水面折射後在池底重新分佈的焦散。比較的意義因此落在可指認的光照關係上：新增計算讓水下受光具有更豐富的空間結構。該開關同時改變反射等效果，圖中整片水面的差異包含多項光照變化。
到這裡，一張源幀已經經過稀疏光照、歷史重建與超分。它可能很乾淨，也可能留著反射拖影或邊緣遊動。接下來，幀生成會把這些結果當作輸入，估計更多中間時刻。於是第三個問題接上了第一個：我們希望把畫面補得更密，同時保證補進去的內容更值得顯示。
四、補出來的畫面，在護欄和 HUD 上露餡？
想象《F1 25》裡一次持續過彎：車身向一側移動，近處護欄迅速掠過，遠處建築移動較慢，HUD 固定在螢幕上。如果只把前後兩張源幀疊起來，車會出現重影，背景也會錯位。FG 需要先建立對應關係，再估計中間時刻各個位置應當出現什麼。下面公式中，Iₜ 和 Iₜ₊₁ 為相鄰輸入，α 為相對時間，v 與 d 提供運動和深度，F 表示生成過程。
車身移開後，原先擋住的背景只在部分輸入中出現。此時即使已經知道車身怎樣運動，仍要判斷空出來的位置應當由誰補上。反射和陰影也會帶來獨立於表面幾何的變化，光流從顏色影象中估計表觀運動，幫助演算法建立這些對應。遮擋頻繁變化的細護欄因此很有價值：它反覆要求演算法在前景與背景之間切換可見關係，很容易暴露估計誤差。
源幀間隔越長，估計跨度越大。30 FPS 的相鄰源幀相隔約 33.33 ms，60 FPS 相隔約 16.67 ms；相同速度下，前者跨過的位移更大，期間顯露和遮住的背景也更多。提高倍率是在這段跨度內增加估計時刻。因此，提升源幀速度常常能同時改善互動和生成條件。
多幀生成會複用一部分輸入特徵，再為多箇中間時刻進行處理。4× 對應每個源幀週期四張呈現畫面，其中三張為生成畫面；6× 對應五張生成畫面。模型計算、緩衝與呈現安排共同決定實際成本。下圖展示了共享計算與各時刻處理的關係。計算輸出時，應當用開啟生成後的源幀率乘倍率：若原先 60 FPS，開啟後源幀降到 54 FPS，4× 輸出約為 216 FPS。
圖 15｜NVIDIA 多幀生成模型示意。
HUD 提供了另一類線索。速度表固定在螢幕座標，背後的場景持續運動，二者在同一位置疊加。整合時可以把 UI 與場景分離，再單獨合成，這能給演算法更明確的層次關係。至於數字什麼時候變化，還取決於 UI 狀態的更新頻率：一張清楚的 UI 紋理若按源幀更新，其中的動畫也會沿這個節奏前進。
圖 16｜XeSS 重投影層示意。
具體會錯成什麼樣，可以看 GamersNexus 對《最終幻想 XVI》的逐幀檢查。左邊為第一張源幀，右邊為序列中間的生成幀。該組採用約 30 FPS 源幀與 4× MFG，屬於較大運動跨度的觀察條件。
圖 17–18｜GamersNexus 已釋出的裁切圖。
源幀的靴底輪廓清楚，衣襬與腿之間有明確空隙；中間生成幀的腳部出現半透明疊影，衣襬邊緣與後方木板交錯。這正是不同運動區域在中間時刻發生混合的可見結果。
圖 19｜同一評測釋出的 UI 區域性圖。
再看血條：畫面中部的主血條仍在原位，上方又出現了一段彎曲的綠色副本。它展示了場景運動與固定介面疊加時的生成錯誤，讓 UI 分離與合成的意義變得具體。
平均 200 FPS 意味著平均間隔 5 ms；若顯示間隔在 2 ms 和 8 ms 之間交替，平均值同樣是 5 ms，運動的時間分佈就會呈現明顯起伏。高倍率帶來了更多待呈現畫面，交換鏈、同步方式、限幀與顯示掃描需要將它們安排均勻。
現在再回到開頭的 240 FPS。這些現象的常見原因包括源幀產出偏慢、佇列等待、上游重建錯誤、生成階段的運動估計，以及呈現間隔波動，它們可能疊加。比如，GPU 長幀會同時拖慢操作反饋和畫面交付；護欄的抖動也可能先出現在 SR，再被生成階段帶入更多畫面。可以先關閉 FG，沿同一路線檢查源幀中的問題是否仍在，再結合幀時、延遲與呈現記錄縮小範圍。
五、給你一臺電腦，怎樣把它們變成設定？
從一條你熟悉的路線開始：室外緩慢橫移，走進有反射的室內，再快速轉向，最後停住。先關閉 FG，固定輸出解析度、光照檔位與超分模式，記錄源幀時間；有合適測量工具時同時記錄延遲。這樣會得到一條能反覆對照的起點。比如目標源幀為 90 FPS，對應約 11.11 ms。
若源幀需要 17 ms，先嚐試降低輸入尺寸，觀察它是否明顯縮短。大幅縮短，說明可縮放的 GPU 工作佔了較大比例；變化很小，再檢查 CPU、幾何、結構更新和固定處理。若實際源幀降到了 10 ms，就沿橫移與轉向過程檢查細線、粒子和新露出背景。如果質量達標，這個配置已達到 90 FPS 目標，還剩約 1.11 ms 餘量；若只有 GPU 降到 10 ms、CPU 仍需 12 ms，就先處理 CPU 一側的限制。
接著決定光照預算。把同一室內的光追關閉與開啟結果對照，指出你實際獲得的變化：反射內容、間接光層次、陰影關係或水底焦散。再檢查新增成本和運動恢復。如果某項效果在主要遊玩視角里貢獻很小，而開啟後源幀明顯超預算，這筆時間可以轉給更高輸入或更短響應。
源幀質量與速度確定後，再開啟 FG 並逐級比較倍率。每次切換都重新記錄源幀時間，因為生成工作也會爭用預算。若護欄出現新的變形，回到關閉 FG 的同一路段確認它從哪一階段開始；若手感與連續性同時變差，先檢視是否出現長幀或更深的等待。第一章的《心靈殺手 2》資料已經展示，倍率提高時源幀和延遲可能一起變化。
這套順序也能用於理解新的外觀生成階段。DLSS 5 的 3D-Guided Neural Rendering 以渲染結果、運動與時間狀態等為條件，結合學習到的外觀先驗處理材質和光照外觀。《NBA 2K27》的皮膚、衣料與區域性照明是可見案例。
圖 20–21｜《NBA 2K27》廠商對比。
這裡可以直接比較面部與右肩的高光，開啟後亮點的分佈和區域性陰影發生變化，手背肌腱附近的明暗也更突出。球衣上的褶皺陰影隨之改變，人物大體輪廓仍對應同一鏡頭。
PC Gamer 在 2026 年 9 月 4 日測試早期版本，配置為 RTX 5080、Ryzen 7 9800X3D、32 GB 記憶體，4K Ultra、RT 開啟、SR/FG 關閉。啟用 DLSS 5 前後的平均幀率為 183 與 49 FPS，換算成平均幀間隔約為 5.46 與 20.41 ms，差約 14.94 ms。
面對這組結果，最有用的問題依然是時間換來了什麼？玩家可以把外觀變化與更高輸入、更多光照取樣、更快源幀放在相近預算下比較，也可以觀察實際比賽鏡頭裡這些變化有多明顯。下一次進入遊戲設定，改一個選項驗證一次，你也許就會知道這個變化為什麼有效了。
參考資料
D1｜SR 質量與開銷：TechSpot，2026-01-23。
D2｜模型的分割槽域畫質分析：Digital Foundry，2026-01-23。
D3｜RR 模型比較：TechSpot，2026-08-26。
D4｜MFG 呈現與 PC latency：TechSpot，2025-01-28。
D5｜顯示端幀節奏：TechSpot，2025-12-10。
D6｜早期外觀生成測試：PC Gamer，2026-09-04。
D7｜源幀、生成幀與 UI 偽影：GamersNexus，原測試 2025-02-20。
D8｜RR 的細節與動態恢復：TechSpot，2025-02-08。
理論與實現：PBRT 第四版、DXR、Unreal TSR、FSR SDK、DLSS 開發者資料。
