AMD FSR 4助力赛车游戏视觉升级

快速阅读: AMD推出FSR 4技术，利用机器学习改善低分辨率图像至高分辨率，增强游戏视觉效果和性能。在《Project Motor Racing》中应用，实现流畅帧率与高画质平衡，支持多种模式适应不同需求。

AMD 的 FSR 4 升级技术引入了基于机器学习的重建方法，旨在提供更清晰、更稳定的视觉效果，同时保持性能。通过利用经过高质量参考帧训练的机器学习模型，FSR 4 将低分辨率渲染图像放大至高分辨率，展现出更好的时间稳定性、减少重影现象，并改进了粒子效果和移动物体的处理。这标志着与之前的解决方案如 FSR 3.1 相比有了显著进步，后者在运动或复杂视觉场景下常常出现伪影或细节缺失的问题。

FSR 4 在《Project Motor Racing》中的应用展示了现代赛车游戏如何从人工智能驱动的放大技术中受益。借助 FSR 4，《Project Motor Racing》可以在较低分辨率下渲染场景，然后将其放大到全显示分辨率，从而在图形负载较重的情况下仍能实现更流畅的帧率。玩家无论是在密集场景中导航、高速行动还是面对动态效果时，都能享受到一致的性能表现，同时不牺牲画面的清晰度和细节。

FSR 4 支持多种放大模式——从“质量”（接近原生视觉质量）到“超性能”（以最大帧率为目标，采用激进的放大算法）——为用户提供灵活性，可以根据自己的硬件配置和个人偏好调整渲染设置。在性能较强的系统上，玩家可以选择更高的画质；而在中端硬件上，则可以优先考虑帧率，同时保持可接受的画面质量。

对于像《Project Motor Racing》这样的赛车模拟器来说，性能与真实性的平衡尤为重要：平滑的帧率有助于响应性和沉浸感，而高质量的视觉效果则提升了真实性和视觉反馈。因此，FSR 4 对于追求电影级或现实体验的游戏来说是一个重要的进步，不会牺牲游戏的可玩性。

无论是对于爱好者还是 DIY 发烧友，尤其是那些专注于高分辨率游戏、光线追踪或高刷新率显示器的用户，FSR 4 都是一个极具吸引力的选择。随着更多游戏采用基于机器学习的放大技术，依赖放大算法而非强力渲染成为越来越可行的选择，实现了性能与视觉保真度之间的更好平衡。

(以上内容均由Ai生成)