Un fork experimental de OptiScaler está probando una forma distinta de integrar DLSS 5 Neural Rendering dentro del pipeline gráfico. En lugar de ejecutar el modelo después de DLSS Super Resolution, lo desplaza antes de la reconstrucción de imagen, permitiendo que trabaje sobre una resolución mucho menor.
El cambio puede reducir de forma considerable el coste de rendimiento. En una prueba compartida por el usuario de Reddit u/Sad-Victory-831 con una GeForce RTX 5070 Ti, la penalización habría pasado de aproximadamente un 56% a alrededor del 25%-30%, aunque se trata de una implementación experimental y no oficial.
Neural Rendering trabaja sobre muchos menos píxeles
La clave del fork OptiScaler-DLSSNR-PreSR-Multipass está en cambiar el orden habitual de procesamiento. Neural Rendering deja de recibir la imagen reconstruida a resolución final y pasa a ejecutarse antes de que DLSS Super Resolution realice el escalado.
En un escenario de 4K con DLSS Performance, por ejemplo, el modelo puede trabajar inicialmente sobre una imagen de aproximadamente 1.920 × 1.080 píxeles. Solo después entra DLSS Super Resolution para reconstruir el resultado hasta los 3.840 × 2.160 píxeles.
La diferencia de carga puede ser enorme porque una imagen 4K contiene cuatro veces más píxeles que una imagen 1080p. Ejecutar una red neuronal compleja sobre esa resolución inferior reduce directamente la cantidad de información que necesita procesar cada fotograma.
El planteamiento recuerda a otros proyectos comunitarios recientes como DLSS 5 Autopilot, que también buscan modificar la posición de Neural Rendering dentro del pipeline para reducir una de las principales limitaciones actuales de DLSS 5: su elevado coste computacional.
Una RTX 5070 Ti pasa de 80 a unos 122 FPS
El usuario de Reddit u/Sad-Victory-831 mostró una prueba donde el juego funcionaba inicialmente cerca de 180 FPS a 4K utilizando DLSS Performance y sin DLSS 5 Neural Rendering.
Al habilitar Neural Rendering mediante el método convencional, el rendimiento descendía hasta unos 80 FPS, lo que representa una pérdida aproximada del 56%. Es una caída suficientemente grande como para anular buena parte de la ventaja obtenida mediante Super Resolution.
Con la variante experimental configurada para ejecutar DLSS 5 antes del escalado, la RTX 5070 Ti alcanzaba aproximadamente 122 FPS, dejando la penalización alrededor del 25%-30% frente al rendimiento original.
No significa que el fork duplique literalmente el rendimiento de DLSS 5 en cualquier escenario. Las cifras proceden de una prueba concreta realizada por un usuario, y el resultado dependerá del juego, resolución, preset de DLSS, GPU utilizada y carga concreta del modelo neuronal.
Lo interesante está en la magnitud del cambio. Pasar de aproximadamente 80 a 122 FPS manteniendo Neural Rendering activo supone recuperar buena parte del rendimiento perdido únicamente modificando el punto donde se ejecuta la red neuronal.
El rendimiento mejora, pero puede existir un coste visual
Mover Neural Rendering antes de Super Resolution introduce una contrapartida evidente: el modelo neuronal dispone de menos información espacial al trabajar sobre una imagen de menor resolución.
El autor de la prueba considera que la pérdida de calidad resulta relativamente pequeña frente a la mejora de rendimiento obtenida, pero otros usuarios han señalado diferencias visuales que podrían resultar más visibles dependiendo del escenario.
Elementos como iluminación fina, sombras, pequeños detalles geométricos o estabilidad temporal pueden verse afectados cuando la red neuronal trabaja con menos píxeles antes de que Super Resolution reconstruya posteriormente la imagen.
Aquí entra una cuestión de preferencia. Algunos usuarios podrían aceptar una ligera pérdida de precisión si eso permite pasar de unos 80 FPS a más de 120 FPS, mientras que otros preferirán mantener Neural Rendering después de Super Resolution para buscar la máxima calidad posible.
También hay que recordar que OptiScaler es una herramienta comunitaria y este fork se encuentra en fase experimental. No representa el comportamiento oficial de DLSS 5 diseñado por NVIDIA, ni garantiza compatibilidad o estabilidad idénticas en todos los títulos.
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- Sin DLSS 5 Neural Rendering.
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- Con DLSS 5 Neural Rendering antes de aplicar Super Resolution.
La comunidad sigue atacando el gran problema de DLSS 5
Durante las últimas semanas han aparecido varias modificaciones destinadas a reducir las barreras de Neural Rendering, incluyendo experimentos para ejecutarlo en GPU GeForce RTX 20 y RTX 30, utilizarlo mediante APIs antiguas y modificar su posición dentro del pipeline.
El motivo es sencillo: DLSS 5 puede mejorar de forma notable aspectos como iluminación, sombras y otros elementos visuales, pero su coste de rendimiento continúa siendo extremadamente elevado incluso en GPU modernas de gama alta.
Procesar la red antes del escalado plantea una solución conceptualmente sencilla: hacer que Neural Rendering trabaje donde hay menos píxeles y dejar que DLSS Super Resolution reconstruya posteriormente tanto la imagen como los cambios introducidos por el modelo neuronal.
Todavía será necesario comprobar hasta qué punto esta estrategia mantiene una calidad consistente entre diferentes juegos. Los resultados iniciales, sin embargo, muestran que el orden de ejecución puede ser casi tan importante como la propia optimización del modelo a la hora de hacer viable Neural Rendering en hardware actual.
Vía: Wccftech
