英偉達：DLSS 5僅處理2D幀，“AI換臉”爭議源于訓練數據偏差

IT之家 3 月 21 日消息，英偉達最新發布的 DLSS 5 技術自亮相以來便爭議不斷 —— 有人稱其為實時圖形領域最具變革性的飛躍之一，也有人將其貶為“AI 垃圾”。

在與 YouTuber 丹尼爾 · 歐文（Daniel Owen）的對話中，英偉達技術專家（GeForce Evangelist）雅各布 · 弗里曼（Jacob Freeman）披露了該技術的更多技術細節。

他表示，DLSS 5 僅以游戲場景中的 2D 渲染幀及其運動矢量作為輸入，反駁了英偉達之前“基于源 3D 內容”的營銷文案。

據介紹，由于模型位于圖形管線（pipeline）的末端，它只能看到 2D 幀，對物體的 3D 幾何結構一無所知。同樣，該模型也無法訪問引擎提供的基于物理渲染（PBR）屬性。因此，它只能推斷材質應有的外觀，而非直接從游戲引擎讀取這些屬性。這迫使模型依賴語義標注來識別像素 —— 例如將某些像素歸類為眼睛、臉頰、嘴唇等。如果訓練數據偏向于“完美”面孔，模型就有可能將角色的面部“重新詮釋”或“美化”成某種通用標準，這也是部分玩家認為 DLSS 5“AI 換臉”的原因。

雖然英偉達強調“底層幾何結構保持不變”，但這位 YouTuber 展示了一個清晰的結果：AI 被抓到生成（或者說想象出）了原始角色模型中根本不存在的頭發和面部細節（也是某種意義上的 AI 幻覺）。雖然原始 3D 模型確實被保留了下來，但 DLSS 5 也是在那些像素上重新繪制了一幅新的圖像。這很可能是 AI 訓練數據導致的結果 —— 在它的“判斷”中，那種發型就應該在特定區域存在頭發。

所謂 DLSS 5“AI 換臉”論最關鍵的證據在于，開啟 DLSS 5 后，《生化危機：安魂曲》主角格蕾絲出現了脫離原本游戲設定的妝容，面部特征也被改變，完全無視了場景的陰暗背景和角色的故事設定。

當被問及這種丟失時，弗里曼回應稱，開發者將能夠通過一個強度滑塊來自定義 AI 幀與原始幀的比例，還可以使用色彩分級工具（伽馬、飽和度和對比度），并能夠將某些對象完全排除在 AI 生成過程之外。

但即便如此，開發者仍然無法讓 DLSS 根據游戲實際畫面進行感知，也無法微調模型以使其更好地適配游戲畫面風格。

對許多人來說，DLSS 5 目前的狀態感覺不像是一場渲染革命，而更像是一個“美顏濾鏡”。此外，英偉達自家宣傳素材中出現的殘影偽影也表明，如果沒有對 3D 場景更深入、更低層級的訪問和整合，時間穩定性仍然是一個挑戰。就目前而言，DLSS 5 在性能及視覺效果方面顯然還有很大的改進空間。如果英偉達希望避免被貼上“AI 垃圾”的標簽，就必須在今年秋季 DLSS 5 正式之前解決這些爭議。