在过去半个世纪里，电子游戏一贯是推动打算机技能变革的关键力量。从雅达利的第一代游戏机到持续几个世代的主机大战，从 NVIDIA（英伟达）的显卡得手机芯片里的 GPU，本色上都离不开游戏的推动浸染。反过来，游戏的发展也离不开打算机技能。
过去几年，不管是在 PC 还是手机上，游戏性能的提升除了得益于 GPU 的持续改进，在另一方面也得益于超分、插帧技能的快速进步。稍早前，AMD 就又推出了新一代帧天生（俗称「插帧」）技能——AFMF 2 的技能预览，引起了玩家群体的广泛关注。
AMD AFMF 2 也来了：游戏体验进入新一轮「插帧」赛
AFMF 的全称是 AMD Fluid Motion Frames，第一代 AFMF 实际上今年 1 月才面向所有用户正式推出，结果仅仅半年后，又火速推出了新一代 AFMF 2 的技能预览。
AFMF 2 技能预览推出，图/雷科技
比较第一代，AFMF 2 的重点是大幅降落延迟、优化流畅度、提升性能，个中还针对快速运动进行了优化，此外还有更广泛的游戏兼容性以及更多的设置和玩法。AMD 官方也表态衬，AFMF 2 是一次帧天生技能的重大进步。
数毛社（Digital Foundry）的成员在体验过 AFMF 2 技能预览版后，总体上也是肯定了 AMD 带来的游戏性能提升，只管在《赛博朋克 2077》的部分建筑场景下会涌现明显的伪影。
理论上，合营 AMD FSR 3 的超分技能，AFMF 2 还能带来更好的游戏性能和画质表现。
而不仅是 AMD，其他各家厂商也都已经推出或者操持推出各自的插帧技能，同时推动技能的迭代和遍及。在紧张的几家大厂中，最早喊出 AI 驱动图形革命的 NVIDIA，旗下 DLSS（包含超分、插帧技能）已经发展到了 3.5 版本；高通基于骁龙平台的 AFME 超帧技能，2.0 版本也开始有了游戏进行适配。
腾讯游戏《塔瑞斯天下》适配高通 AFME 2.0，图/雷科技
此外，英特尔 XeSS 也在操持推出自己帧天生技能，英特尔图形研究副总裁 Anton Kaplanyan 去年先容了名为 ExtraSS 的办理方案，个中就包含了插帧技能。不过联发科就有些耐人寻味，虽然最早考试测验将超分技能引入手机游戏场景，但在插帧技能上还勾留在视频上。
事实上，当我们回顾插帧技能在游戏领域的发展历史，实在可以追溯到早期的线性插值技能，通过大略的算法在两个关键帧之间天生过渡帧，较早就被运用在视频领域。而随着算力的提升和算法的进步，插帧技能逐渐演化为更为繁芜和智能的系统，也终于能够运用在可以互动的游戏上。
尤其是这几年，以 NVIDIA 的 DLSS 技能为代表的超分和插帧技能，经历了多次的迭代，从最初的 DLSS 1.0 到现在的 DLSS 3.5，从靠 AI「脑补」像素到基于 AI 算法的渲染，并且还引入了帧天生技能。
不过，只管 AI 插帧技能带来了诸多上风，但在游戏领域的运用仍旧面临一些寻衅和问题。比如对付快速变革的场景，AI 可能会天生不准确的帧，导致画面伪影和模糊。此外，不同厂商的实现办法和技能路径差异较大，也给很多用户在选择时带来了疑问和困惑。
都是插帧，大家有什么差异？
虽然各大厂商的插帧技能都能够实现「插帧」这一基本功能，但它们在实现办法和效果上却存在显著差异。
我们都知道，视频实质上是由一张张照片组成的，比如电影主流格式是 24 帧每秒，意味着 1 秒有 24 张照片。详细到游戏，插帧技能的核心便是在原始帧（图形渲染）之间通过 AI 天生新的帧，以此提升游戏的帧率和流畅度。
但如何天生新的帧以及如何处理，都会影响到实际游戏体验中插帧技能的延迟和画面效果。不同厂商在实现这一功能时采取的不同方法和路径，会直接导致效果不同，受到玩家群体的评价也不同。
NVIDIA DLSS 3：真正的 AI 驱动
「DLSS 是 AI 驱动图形领域的革命性打破」，图/英伟达
比如 NVIDIA 的 DLSS（Deep Learning Super Sampling，深度学习超采样），从 3.0 开始引入基于运动向量和运动检测的帧天生技能，通过深度学习和 AI 算法天生新帧，从而提升游戏的帧率和图像质量。
和其他算法通过剖析图像变革和预测运动比较，DLSS 的帧天生准确率更高，帧天生效果也更好，在对原始帧渲染影响不大的条件下插到 2 倍乃至更高。
数毛社（Digital Foundry）的测试就表明，在 RTX 4090 这张卡上，《漫威蜘蛛侠》4K 画质在开启 DLSS 3 的性能表现乃至可以到关闭 DLSS 的 203.6%，并且可以将画面劣化程度掌握在基本无法感知的范畴内。
图/数毛社
不过须要指出，基于运动向量和运动检测的另一方面，是 DLSS 帧天生的实现依赖于 Tensor Core（AI 打算单元）和运动向量数据，通过获取帧间的运动信息，并天生高质量的中间帧。以是详细到实际中，DLSS 帧天生既依赖于集成 Tensor Core 的英伟达显卡，也依赖于游戏的适配和支持。
好在，凭借在游戏显卡市场的领先地位和长久的互助关系，英伟达对付游戏厂商的影响力不可小觑，很多 3A 大作也都适配了 DLSS 3 中的帧天生技能。
AMD AFMF 2：迈向 AI 驱动前，大幅改进延迟
比较之下，AMD 最新推出的 AFMF 2 不须要游戏的主动适配就能用，支持所有 DX11 和 DX12 游戏；还支持 AMD RDNA 2 架构的所有产品，包括 AMD Radeon RX 6000 和 7000 系列 GPU 或更新产品，以及基于 700M 的 APU。
简言之，AMD AFMF 2 在硬件和游戏层面都有更强的兼容性。核心在于，AFMF 2 并不基于运动向量，也不同于 NVIDIA DLSS 依赖 AI 打算单元的硬件加速。
虽然在帧天生质量上间隔 DLSS 3 可能还有一定的差距，但在延迟上，AMD 流传宣传 AFMF 2 在《赛博朋克 2077》（4K、第一流光芒追踪）中，AFMF 2 比起上一代 AFMF 降落了 28%的延迟。
图/ AMD
在配备 AMD Ryzen 7 8700G 处理器以及 Radeon 780M 集成显卡的电脑里运行 《CS 2》，可以在 1080p 解析度、画质非常高的设置下实现 120fps 以上的显示帧率，同时还有 12%的延迟降落。
其余在设置上，AFMF 2 还有「Search」和「Performance」两种模式，前者是最大力度提升画质和帧率，后者则是尽可能降落功耗来担保游戏流畅运行。
不过按照 AMD 首席技能官 Mark Papermaster 的说法，「（AMD）正在利用 AI 来升级我们的游戏设备。」再加之，RDNA 3 开始 AMD 终于加入了 AI 打算单元，彷佛统统都在暗示：下一代 FSR（包括 AFMF）将真正基于 AI 进行设计和运行。
高通 AFME 2.0：解放手机功耗的「利器」
高通的 AFME，全称是 Adreno 图像运动引擎（Adreno Frame Motion Engine），最早在 2021 年引入，到去年骁龙峰会终于升级到了 2.0。而与手机上常见的其他游戏插帧方案不同，AFME 2.0 不须要外挂芯片，也不须要 CPU，仅仅依赖 GPU 进行打算。
在 7 月举办的骁龙游戏技能赏上，腾讯游戏的《塔瑞斯天下》就宣告引入了 AFME 2.0 技能，由于不调用 CPU，帧数实际表现更加稳定。
《塔瑞斯天下》引入 AFME 后，图/雷科技
比较 PC 上插帧技能的重点是提高游戏画面和帧率，插帧在移动真个运用，更大的意义实在还是在降落负载、降落功耗。
按照腾讯游戏海内发行线生态发展部引擎组卖力人胡豪翔给出的数据，AFME2.0 在能耗上相较原生 60 帧方案降落大约 30%，画面更加流畅的同时，画质没有任何丢失。
同时，一加也在利用骁龙平台实现更强的游戏性能，通过将帧天生与打算的全体过程放在高通芯片上完成，让天生帧与游戏渲染帧之间，只间隔一个 120Hz 的垂直同步周期。
AI 插帧，真正的游戏改变者
游戏与 GPU 的相互造诣，早就不言而喻：
伴随游戏画质和繁芜度的提升，GPU 的图形渲染性能须要不断提升，才能知足玩家对高帧率、高分辨率和逼真画面的追求。而为了支持最新的游戏大作，GPU 厂商不断提升打算能力和优化图像处理技能，也会推动游戏画质和繁芜度的提升，从而提升玩家的沉浸感和互动体验。
不过肉眼可见的是，GPU 图形渲染性能的提升在一定程度上陷入了瓶颈，而基于 AI 的插帧技能，则为游戏和 GPU 的发展带来了新的契机。
在传统的图像处理中，须要在每一帧中进行繁芜的图形渲染，霸占大量算力。而 AI 插帧技能则通过天生新的中间帧，减少了每帧所需的打算量，从而显著提升了帧率和流畅度。
以 NVIDIA 的 DLSS 3.5 为例，该技能通过 AI 算法和光流加速器，能够在不捐躯图像质量的条件下，显著提高游戏的帧率。这不仅提升了玩家的游戏体验，也减少了对 GPU 的包袱，使得中低端显卡也能够运行高哀求的游戏。
插帧技能的影响是多方面的。在它的影响下，游戏开拓商能够在保持高帧率的同时，提升游戏的画质和细节，从而吸引更多玩家。
此外，以 DLSS 3 为代表的 AI 插帧，还有望降落开拓本钱和韶光，由于开拓商不再须要为每个场景和动作单独优化图像处理算法。AI 插帧的遍及使得游戏市场更加多元化，独立开拓者和小型事情室也更随意马虎利用这一技能，制作出高质量的游戏作品，增加了市场竞争力和创意空间。
另一方面，传统的 GPU 设计紧张关注于提升打算能力和图像渲染性能，而 AI 插帧技能的引入则哀求 GPU 具备更强的 AI 打算能力。
图/英伟达
为此，GPU 厂商开始在其产品中集成更多的 AI 处理单元，以支持 AI 插帧和其他 AI 驱动的图像处理技能。NVIDIA 的 RTX 40 系列显卡中就颇具争议地集成了更多的 Tensor Cores，专门用于 AI 打算和深度学习任务。包括 AMD，也开始引入 AI 打算单元。
同时，AI 技能的快速发展，也一定带动 AI 插帧的进步与遍及。
按照目前的趋势来看，软件和硬件都在越来越方向于 AI 加速打算，在根本上改变各种硬件的打算环境。而比较图形渲染，AI 驱动带来的游戏性能提升，不仅效益更高，还有更大的提升空间。
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