模型权重约141MiB。被彻n版512×512分辨率下执行时间为72毫秒  ，底破开源Vulkan版发布" />

OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的解开71块神经网络结构 ，这个项目展示了另一种可能性。发布结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，被彻n版但足以证明DLSS 5的底破神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。4K为29.3毫秒 。解开

对于无法使用官方DLSS 5的发布RTX 40系用户而言，用户需自行提供。被彻n版该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，底破但未实现DLSS超分辨率功能  。解开而是发布一个独立实现 ，

该网络采用U-Net架构，被彻n版768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，底破连全部75个中间块边界的解开输出都逐字节吻合。开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。1080p为7.8毫秒 ，1440p为12.6毫秒 ，

目前该项目仍有限制。虽远慢于原生实现的2.7毫秒，

DLSS 5被彻底破解 ！</p><p align=DLSS 5被彻底破解 ！这些数据表明，完全在浏览器中运行。虽然距离实际游戏部署还有距离 �，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，<p style=日前据报道，

这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。开源Vulkan版发布" />

更具突破性的是WebGPU移植版 。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。不仅是最终画面，它也不是即装即用的游戏模组 ，

性能方面，支持运动矢量和时序反馈，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。

该项目的核心突破在于 ，仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，