英伟达:DLSS 5仅处理2D帧,“AI换脸”争议源于训练数据偏差
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2026-03-21 13:55:08

IT之家 3 月 21 日消息,英伟达最新发布的 DLSS 5 技术自亮相以来便争议不断 —— 有人称其为实时图形领域最具变革性的飞跃之一,也有人将其贬为“AI 垃圾”。

在与 YouTuber 丹尼尔 · 欧文(Daniel Owen)的对话中,英伟达技术专家(GeForce Evangelist)雅各布 · 弗里曼(Jacob Freeman)披露了该技术的更多技术细节。

他表示,DLSS 5 仅以游戏场景中的 2D 渲染帧及其运动矢量作为输入,反驳了英伟达之前“基于源 3D 内容”的营销文案。

据介绍,由于模型位于图形管线(pipeline)的末端,它只能看到 2D 帧,对物体的 3D 几何结构一无所知。同样,该模型也无法访问引擎提供的基于物理渲染(PBR)属性。因此,它只能推断材质应有的外观,而非直接从游戏引擎读取这些属性。这迫使模型依赖语义标注来识别像素 —— 例如将某些像素归类为眼睛、脸颊、嘴唇等。如果训练数据偏向于“完美”面孔,模型就有可能将角色的面部“重新诠释”或“美化”成某种通用标准,这也是部分玩家认为 DLSS 5“AI 换脸”的原因。

虽然英伟达强调“底层几何结构保持不变”,但这位 YouTuber 展示了一个清晰的结果:AI 被抓到生成(或者说想象出)了原始角色模型中根本不存在的头发和面部细节(也是某种意义上的 AI 幻觉)。虽然原始 3D 模型确实被保留了下来,但 DLSS 5 也是在那些像素上重新绘制了一幅新的图像。这很可能是 AI 训练数据导致的结果 —— 在它的“判断”中,那种发型就应该在特定区域存在头发。

所谓 DLSS 5“AI 换脸”论最关键的证据在于,开启 DLSS 5 后,《生化危机:安魂曲》主角格蕾丝出现了脱离原本游戏设定的妆容,面部特征也被改变,完全无视了场景的阴暗背景和角色的故事设定。

当被问及这种丢失时,弗里曼回应称,开发者将能够通过一个强度滑块来自定义 AI 帧与原始帧的比例,还可以使用色彩分级工具(伽马、饱和度和对比度),并能够将某些对象完全排除在 AI 生成过程之外。

但即便如此,开发者仍然无法让 DLSS 根据游戏实际画面进行感知,也无法微调模型以使其更好地适配游戏画面风格。

对许多人来说,DLSS 5 目前的状态感觉不像是一场渲染革命,而更像是一个“美颜滤镜”。此外,英伟达自家宣传素材中出现的残影伪影也表明,如果没有对 3D 场景更深入、更低层级的访问和整合,时间稳定性仍然是一个挑战。就目前而言,DLSS 5 在性能及视觉效果方面显然还有很大的改进空间。如果英伟达希望避免被贴上“AI 垃圾”的标签,就必须在今年秋季 DLSS 5 正式之前解决这些争议。

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