首页
/ CyberXeSS项目中的OptiScaler与FSR3/4兼容性问题解析

CyberXeSS项目中的OptiScaler与FSR3/4兼容性问题解析

2025-06-30 02:04:20作者:何举烈Damon

问题背景

在CyberXeSS项目中,用户在使用OptiScaler工具时遇到了一个常见的技术问题:当在《赛博朋克2077》游戏中启用FSR3时,OptiScaler无法正确识别上采样器,持续显示"请选择FSR或DLSS或XeSS作为上采样器"的提示信息。这个问题不仅出现在《赛博朋克2077》中,也有用户反馈在《暗黑破坏神4》中遇到类似情况。

问题现象

用户报告的主要症状包括:

  1. OptiScaler无法检测到游戏中已启用的FSR3上采样器
  2. 修改OptiScaler.ini配置文件中的Dx12Upscaler和Fsr4Update参数无效
  3. OptiScaler HUD持续显示需要选择上采样器的提示

技术分析

根据项目协作者的反馈,这个问题源于《赛博朋克2077》游戏本身存在的一个奇怪bug,导致FSR3输入有时工作有时不工作。这种不稳定性使得OptiScaler难以正确识别当前的渲染状态。

解决方案

经过技术验证,目前有以下几种可行的解决方法:

方法一:通过XeSS间接启用FSR4

  1. 在游戏图形设置中选择XeSS作为上采样器
  2. 在OptiScaler覆盖层中选择FSR 3.X选项
  3. 升级到FSR4功能

方法二:手动安装(针对其他游戏)

对于《暗黑破坏神4》等游戏,可以尝试:

  1. 执行手动安装流程
  2. 这将同时添加DLSS选项到游戏中
  3. 选择DLSS后即可启用FSR4功能

关于帧生成的注意事项

有用户询问如何在《赛博朋克2077》中启用帧生成(Frame Generation)功能,需要特别说明:

  1. OptiScaler自带的OptiFG功能不适用于《赛博朋克2077》
  2. 如需使用帧生成,需要额外安装Fakenvapi和Nukem的修改补丁
  3. 在游戏中选择DLSS帧生成选项后,可以在OptiScaler覆盖层中查看"Current DLSSG state ON"状态

技术建议

对于遇到类似问题的用户,建议:

  1. 首先尝试通过XeSS间接启用FSR4的方法
  2. 确保使用最新版本的OptiScaler工具
  3. 对于帧生成需求,仔细阅读相关技术文档了解额外需要的组件
  4. 不同游戏可能需要不同的配置方法,建议针对具体游戏查找专门的解决方案

这个问题展示了游戏模组开发中常见的兼容性挑战,特别是在处理不同上采样技术时的复杂性。通过理解这些技术限制和变通方案,用户可以更好地利用OptiScaler工具提升游戏体验。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
160
2.02 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
42
75
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
529
55
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
946
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
197
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
996
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
372
13
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71