CyberXeSS项目在《黑神话:悟空》中的FSR图像问题分析与解决方案
问题现象分析
近期有用户在《黑神话:悟空》游戏中尝试使用CyberXeSS项目的DLSS Enabler工具时,遇到了明显的图像质量问题。具体表现为游戏中的植被和干枯树枝出现异常渲染,画面出现破碎感和视觉伪影。通过对比测试发现,原生渲染模式下图像质量正常,而启用FSR上采样技术后则出现明显的视觉缺陷。
技术背景
CyberXeSS是一个旨在为不支持DLSS的游戏添加DLSS和XeSS支持的开源项目。该项目通过注入方式实现,能够为游戏添加多种上采样技术选项。在《黑神话:悟空》中,由于游戏本身仅支持FSR技术,用户希望通过该项目获得更好的图像质量和性能表现。
问题根源探究
根据技术分析,这一问题很可能与FSR上采样技术对运动矢量(Motion Vectors)的处理有关。运动矢量是现代时间性上采样技术中的关键数据,用于在帧与帧之间追踪像素运动,从而实现高质量的图像重建。当游戏提供的运动矢量信息不完整或存在问题时,基于时间性的上采样技术(如FSR)就会出现图像伪影。
解决方案建议
-
尝试不同版本的FSR:建议用户测试FSR 3.1版本,该版本在处理运动矢量信息不足的情况下表现通常优于FSR 2.x系列。
-
考虑使用TSR技术:根据技术分析,游戏中的时间超级分辨率(TSR)技术配合帧生成(FG)功能可能提供更好的图像质量,同时保持相近的性能表现。
-
等待官方更新:由于这一问题在专业分析中也被确认是FSR实现的问题,等待游戏开发商发布修复补丁可能是最彻底的解决方案。
技术展望
这一案例展示了现代游戏上采样技术在实际应用中的挑战。随着时间性上采样技术越来越普及,开发者需要更加重视运动矢量等中间数据的准确性和完整性。对于mod开发者而言,如何在游戏原生支持有限的情况下提供稳定的图像增强方案,仍是一个值得深入研究的课题。
未来,随着AI上采样技术的不断进步,我们有望看到更智能的图像重建算法,能够更好地处理运动矢量信息不足的情况,为玩家提供更稳定、更高质量的游戏视觉体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00