畫質革命還是AI整容？DLSS 5引爆全網爭議，老黃親自下場論戰

機器之心編輯部

今年 GTC 上英偉達「唯一」的消費級新技術，卻在推出后引來了巨大爭議。

本周，英偉達公布了其最新的 AI 圖像重建與超分辨率技術 DLSS 5，并稱其為「自 2018 年實時光線追蹤問世以來，公司在計算機圖形領域最重大的突破」。

按照英偉達的說法，這項技術能夠「為像素注入照片級真實的光照與材質」。

與此同時，官方也展示了 DLSS 5 一系列對比效果，用以呈現其在光照、材質和整體畫面表現上的提升。

看起來都挺不錯吧？不過很多玩家仔細研究之后抱怨了起來。

雖然現在只展示了一些 demo，但已有不少聲音指出，DLSS 5 把原本清晰可辨的人臉，變成了某種類似 AI 生成的劣質內容，藝術家的原本設計正在被破壞。

大家甚至貼出了一些搞笑圖，DLSS 5 前后對比是這樣的：

不少網友的失望，最終都匯成一句話：藝術家花費大量時間精心打磨的角色模型，卻被 AI 一鍵替換成一張通用臉，難免令人反感。

雖然畫質變好了，但是新的 AI 功能就像上了一個直播美顏濾鏡，這樣的畫面你能接受嗎？反正人們的評價兩極分化挺大的。

人們的抱怨源自于英偉達在 DLSS 技術上的推倒重建。

生成式 AI 全面接管，游戲大廠押注

DLSS 即「深度學習超級采樣」，是英偉達 GPU 上的 AI 圖像增強技術，它能以較低的分辨率渲染游戲，并實時細化圖像以幫助提高性能（幀率）。在 DLSS 5 這一代，英偉達的核心目標是將好萊塢級別的影視特效（VFX）帶入實時渲染的游戲中，它支持高達 4K 的分辨率并保持實時交互的流暢性。

在技術上，DLSS 5 放棄了更依賴硬件算力的傳統路徑，全面轉向了生成式 AI。

其中的重點在于實時神經渲染模型，這是一個經過端到端訓練的大型 AI 模型，能夠在一幀畫面中理解復雜的「場景語義」（Scene Semantics），精準識別哪里是角色、哪里是布料，以及當前是順光還是逆光環境。

3D 的引導生成會接收游戲的顏色和運動矢量（Motion Vectors）作為輸入參數，基于這些數據直接在像素層面生成光影和材質。隨后，AI 生成的畫面緊密錨定在原始 3D 內容上，以確保幀與幀之間的畫面連續且不閃爍。

之前直到 DLSS 4.5，英偉達的目標還是修復與細化，到了 DLSS 5，目標已經變成了「創造」。

DLSS 5 要到今年秋季才會正式推出，目前看起來需要相當強勁的硬件支持。在 GTC 的現場演示中，英偉達使用的是兩張 RTX 5090 顯卡協同工作—— 其中一張專門負責游戲的基礎渲染，而另一張則完全致力于運行 DLSS 5 的 AI 模型。

這項技術正由不少全球知名游戲公司大力推動，包括 Bethesda、育碧、網易、騰訊，而他們似乎都接受了將自己的游戲與這種特定視覺風格綁定在一起。在英偉達官方博客中，多家游戲廠商高層對 DLSS 5 表達了支持。首批支持的游戲包括刺客信條、三角洲、霍格沃茨之遺、上古卷軸四重置版等等。

從目前信息來看，一些頭部游戲廠商對英偉達這一技術路徑表現出一定程度的認可，這一點在行業內也引發了討論。針對外界的質疑，Bethesda 在后續回應中表示，目前展示的效果仍屬于非常早期版本，后續將由美術團隊進一步調整光照與最終呈現，以符合各自游戲的風格。

雖然效率和效果的優化是肯定會有的，但問題在于， DLSS 5 是一次「無中生有」的重構，它利用生成式 AI 重新加工光照和材質，添加了游戲中原本根本不存在的細節。

從當前展示效果來看，這項技術也引發了對未來視覺風格的擔憂。隨著 AI 持續滲透到內容生產的各個環節，其在審美層面的影響逐漸顯現。

AI 生成的人臉，本質上是無數圖像的拼合與平均，最終輸出的是一種被同質化的理想形象。它通常很容易識別，因為有一些明顯特征：過于光滑的皮膚、趨同的五官、始終開心的眼神、帶著飽滿嘴唇的微笑、看起來像合成的一樣完美發型、小巧的鼻子，以及類似 HDR 的打光讓每一個輪廓都被強化。這些特征單獨來看并不奇怪，但當一張張 AI 臉同時具備大部分甚至全部這些元素時，就會滑向恐怖谷。

這也正是為什么那么多人對英偉達發布中的人臉表現反應強烈：它們不僅不好看，而且看起來和其他所有東西都一模一樣。這種審美已經無處不在，并且正逐漸從社交網絡滲透到更傳統的娛樂和文化領域。

現階段 AI 生成的短視頻層出不窮，往往一眼就能認出來。許多玩家擔憂，英偉達的這項新技術，可能會成為這種審美入侵游戲領域的缺口。這種 AI 似乎在「越俎代庖」修改底層美術設計的趨勢，正是引發核心圈層反感的原因。

在游戲行業，這種 AI 篡改美術作品的現象尤為令人擔憂。

玩家吐槽，老黃回應了

針對外界認為 DLSS 5 會讓畫面變差的質疑，黃仁勛在回應中表示，這種說法是「完全錯誤的」。

他解釋稱，DLSS 5 的核心在于將生成式 AI 與游戲中的幾何、紋理等真實數據進行融合，并且整個過程是可控的。開發者可以對「生成式 AI 進行微調，使其符合自身的藝術風格」。英偉達提供的是技術，而不是藝術創作本身。

在機制上，DLSS 5 并不是傳統意義上的后處理技術，也不是在每一幀畫面上疊加濾鏡，而是在幾何層面進行生成式建模。這意味著，其結果是基于游戲本身的真實數據進行約束的，在增強畫面表現的同時，不會改變開發者對藝術風格的控制權。

他進一步強調，所有與生成相關的能力都掌握在游戲開發者手中，無論是卡通風格、寫實渲染，還是其他視覺方向，都可以通過調節實現。這一點與當前許多通用生成式 AI 不同，其核心在于對內容的高度可控。

https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/dlss5-breakthrough-in-visual-fidelity-for-games/

https://www.theverge.com/entertainment/896213/nvidia-dlss-5-ai-faces-motion-smoothing

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/jensen-huang-says-gamers-are-completely-wrong-about-dlss-5-nvidia-ceo-responds-to-dlss-5-backlash