1440p为12.6毫秒，被彻n版该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，底破虽然距离实际游戏部署还有距离，解开模型权重约141MiB。发布但未实现DLSS超分辨率功能。系行MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的浏览数据显示，

该网络采用U-Net架构，器也连全部75个中间块边界的被彻n版输出都逐字节吻合。

OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的底破71块神经网络结构，这是解开英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本。据报道，发布完全在浏览器中运行。系行它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。浏览

对于无法使用官方DLSS 5的器也RTX 40系用户而言，这些数据表明，被彻n版512×512分辨率下执行时间为72毫秒，

性能方面，

目前该项目仍有限制。开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，1080p为7.8毫秒，而是一个独立实现，这个项目展示了另一种可能性。768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，

该项目的核心突破在于，但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。不仅是最终画面，

更具突破性的是WebGPU移植版。开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。仓库不包含英伟达的专有模型权重，4K为29.3毫秒。使用FP8激活值和FP16累加精度，虽远慢于原生实现的2.7毫秒，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，用户需自行提供。支持运动矢量和时序反馈，

9月24日消息，

它也不是即装即用的游戏模组，