Перед нами лицо Грейс из Resident Evil Requiem, созданное художниками Capcom. Этой весной Nvidia и Capcom показали его рядом с версией, пропущенной через новую технологию DLSS5. Многие тогда решили, что нейросеть буквально перекроила авторский замысел: на второй картинке кожа героини сияла, будто сошла с рекламного плаката увлажняющего крема. В сети технологию быстро окрестили AI slop — нейросетевым мусором. Возникает закономерный вопрос: чьё теперь это лицо?

Этот вопрос куда шире одной отдельно взятой героини. Глава Nvidia Дженсен Хуанг видит в DLSS5 переломный, «GPT-момент» для компьютерной графики, а среди партнёров технологии — такие гиганты индустрии, как Capcom, Ubisoft, Bethesda и Tencent. С другой стороны, критики всерьёз опасаются, что крупнобюджетные игры рискуют стать визуально неотличимыми друг от друга.

Сам Хуанг ещё в марте, во время конференции GTC 2026, настаивал на том, что творческий контроль остаётся за разработчиками, а критики ошибаются. Его главный аргумент сводится к тому, что речь идёт не о постобработке на уровне готового кадра, а о генеративном контроле на уровне геометрии: Грейс, по его словам, по-прежнему создана руками художников и дизайнеров студии. Однако позже, в подкасте у Лекса Фридмана, глава Nvidia несколько смягчил позицию. Он признался, что и сам не жалует нейросетевой «мусор», но добавил, что публика перепутала DLSS5 с обычным фильтром из социальных сетей и не до конца разобралась в принципе работы технологии.

Возможно, в этом есть доля истины. Чтобы прояснить ситуацию, Nvidia выпустила подробный технический отчёт, в котором инженеры компании честно оговаривают, чего новая модель делать не умеет. Разберёмся, что же такое DLSS5 на самом деле — технологический прорыв или действительно «слоп» — и стоит ли игрокам всерьёз беспокоиться за судьбу художественного замысла в видеоиграх.

Что такое DLSS и откуда он взялся

Аббревиатура DLSS расшифровывается как Deep Learning Super Sampling — суперсэмплинг на основе глубокого обучения. Изначально это был старый и проверенный способ борьбы с «лесенками» на экране: отрисовать кадр в повышенном разрешении, а затем сжать его до итогового размера. Однако от классического суперсэмплинга в пятой версии технологии осталось, по сути, одно только название, перешедшее по наследству.

Современная игра собирает каждый кадр из строгого описания сцены, где всё задано явно: геометрия объектов, свойства материалов, источники света, состояние физики, положение камеры. Игровой движок прогоняет это описание через чёткий алгоритм, поэтому у любого пикселя на экране есть объяснимая причина появления — цвет взят из текстуры, а тень легла именно так, потому что её отбросил конкретный предмет. Подобный рендеринг предсказуем и полностью подконтролен, но у него жёсткие временные рамки: при частоте 60 кадров в секунду на отрисовку каждого кадра отводится около 16,7 миллисекунды, и большая часть этого времени уходит на физическую симуляцию, анимацию персонажей и базовую отрисовку сцены.

Поворотным моментом стал 2018 год, когда видеокарты GeForce RTX 20-й серии принесли в игровую индустрию трассировку лучей, а заодно и тензорные ядра, предназначенные для нейросетевых вычислений. Картинка заметно похорошела, однако трассировка лучей требовала колоссальных вычислительных ресурсов, и именно DLSS должен был решить эту проблему: пусть игровой движок рисует лишь часть пикселей, а до полной чёткости картинку доводит уже нейронная сеть.

Первую версию DLSS обучали отдельно под каждую конкретную игру, и результат получался довольно мыльным — подобный метод принято называть апскейлом. Вторая версия работала уже по иному принципу, напоминающему ночной режим в смартфонной камере, который складывает несколько тёмных и зашумлённых снимков в один чистый кадр. В режиме, ориентированном на производительность, игра фактически рисовала лишь четверть пикселей разрешения 4K — то есть обычный Full HD, — а нейросеть достраивала полное разрешение, опираясь на текущий кадр и несколько предыдущих. Чтобы детали изображения при этом не «плыли», игровой движок дополнительно передавал нейросети векторы движения — своего рода стрелки, указывающие, куда именно за время кадра сместилась каждая точка изображения.

Позже у апскейла появилась родственная технология — генерация кадров, которая вставляет промежуточные кадры между реально отрисованными. Сначала она добавляла по одному кадру, затем по несколько, а в режиме 6x на один по-настоящему отрисованный кадр приходится уже пять кадров, целиком дорисованных искусственным интеллектом. С генеративным рендерингом пятой версии эту технологию роднит разве что общий корень в названии: если генерация кадров лишь уплотняет временной поток изображения, то DLSS5 меняет визуальный облик каждого отдельного кадра.

Похожую работу для трассировки лучей выполняет и технология Ray Reconstruction — она вычищает шум, возникающий из-за недостаточного количества просчитанных лучей, так, будто их было значительно больше изначально. Формально перед нами пять поколений одной и той же технологии, но разница между самой первой и пятой версией оказывается огромной.

Как устроена пятая версия

В своём техническом отчёте Nvidia описывает главную задачу пятого поколения технологии так: угадать, как выглядел бы кадр, будь у движка в распоряжении больше пикселей, кадров или просчитанных лучей, — и выдать правдоподобный результат значительно дешевле, чем это стоило бы при полноценном рендеринге. Нейросеть должна восполнить недостающие фрагменты изображения именно так, как их нарисовал бы сам игровой движок, обладай он неограниченными вычислительными ресурсами.

При запуске четвёртой версии DLSS компания заявляла, что в связке с генерацией кадров искусственный интеллект способен дорисовывать до пятнадцати из шестнадцати пикселей итогового изображения. Арифметика здесь довольно простая: сама игра рассчитывает лишь четверть пикселей, а по-настоящему отрисованным остаётся лишь каждый четвёртый кадр.

Таким образом, почти всё изображение на экране оказывается дорисованным, однако зритель об этом даже не подозревает. Впрочем, у подобного подхода существует и вполне объективный потолок возможностей: игровой движок задаёт исходную цель, а любая реконструкция имеет свой предел точности. Можно восстановить недостающие детали и краски изображения, но написать принципиально иную, более качественную сцену уже нельзя. Студии вынуждены сжимать текстуры, упрощать геометрию объектов и материалы, чтобы игра уместилась в технические возможности выбранной платформы. Получается, что у разработчиков есть исходный движок и ограниченный вычислительный бюджет, и чтобы шагнуть дальше простого улучшения этого рисунка, требуется нечто большее, чем просто более качественная реконструкция оригинала, — нужно, образно говоря, увидеть реальность живьём.

Именно поэтому Nvidia и команда разработчиков DLSS5 обратились к изучению обычных фотографий. Инженеры компании прекрасно понимают физику освещения — так зачем же обучать нейросеть на реальных снимках? В техническом отчёте объяснение звучит достаточно прямолинейно: теоретических знаний вполне достаточно, а вот практических вычислительных мощностей, памяти и рабочих часов художников-инженеров катастрофически не хватает. Хуже всего дела обстоят именно с кожей: свет способен проникать под её поверхность, странствовать между тканями и возвращаться наружу вовсе не в той точке, где он изначально вошёл. Просчитать подобный путь света не удаётся даже в офлайн-рендеринге, где скорость вычислений не имеет принципиального значения.

Именно в подобных сценариях нейросеть демонстрирует максимальную эффективность. Генеративные модели, обученные на огромных массивах фотографий, «знают», как выглядят кожа, волосы, листва и прочие материалы при реалистичном освещении, и хранят это знание в виде статистических закономерностей. Похожим образом языковая модель, прочитавшая горы текстов, учится связно писать, даже не изучая формальных правил грамматики. По этой аналогии и родился термин «GPT-момент для графики».

Однако готовый генератор изображений сам по себе для игровой индустрии не годится, и Nvidia открыто объясняет почему. Такой генератор требует нескольких секунд вычислений в дата-центре, а от запуска к запуску способен выдавать разный результат: мелкие детали, предметы обстановки или текстовые надписи нейросеть может незаметно сдвинуть, переделать или вовсе стереть. Именно поэтому фундаментом для работы DLSS5 служит сам рендеринговый кадр, в котором уже зафиксировано, где и какой предмет расположен, что чем заслонено и как именно освещено. Помимо самого кадра, во время игрового процесса модель получает лишь векторы движения, информацию о состоянии предыдущего кадра и значения художественных настроек, выставленных разработчиками, а если студия заранее подготовила специальные маски — то и их тоже. Но, что бы ни утверждали отдельные журналисты и аналитики, карты глубины, нормалей и данные о чистом цвете поверхностей модель во время игры не видит вовсе.

При этом работа лишь с одним входным кадром создаёт риск промахнуться в обе стороны. Одна крайность — слепо скопировать исходные края, цвета и уже прорисованные тени, не добавив ничего нового. Другая — слишком сильно уйти от исходной сцены и заметно её исказить. Чтобы найти равновесие, Nvidia настроила обучение модели непосредственно на данных самого игрового движка. Информация о чистом цвете поверхностей не позволяла предметам произвольно перекрашиваться, данные о направлении нормалей — разворачиваться поверхностям, а сведения об освещении следили за тем, чтобы тени оставались на своих законных местах. Свобода для творческой интерпретации сохранялась лишь там, где движок изначально ничего жёстко не фиксирует: это особенности отклика различных материалов на свет, характер бликов и теней, а также общий тон рассеянного освещения сцены.

Если диффузионные модели, привычные по генерации изображений, проявляют картинку из шума за множество последовательных проходов, то DLSS5 ограничивается всего одним проходом. Поведение модели должно оставаться предсказуемым, а одни и те же кадры при одинаковых настройках обязаны давать одинаковый итоговый результат. Плавности изображения модель добивается без накопления данных: подобно синхронному переводчику, она выдаёт результат мгновенно, опираясь лишь на память о предыдущем кадре, и обходится без заметной задержки и растущего расхода видеопамяти — в отличие от видеогенераторов, которые обрабатывают кадры целыми пачками.

Внутри модели работает архитектура трансформера — нейросеть с более чем 150 миллионами параметров, впервые появившаяся ещё в четвёртой версии DLSS. По собственной оценке Nvidia, полноценные генераторы изображений уровня GPT Image 2 на порядки крупнее этой модели. Время работы DLSS5 пришлось сократить примерно в тысячу раз по сравнению с типичными офлайн-диффузионными моделями, работающими с разрешением 4K, а большую часть вычислений перевели в восьмибитный формат с плавающей точкой FP8. В итоге на обработку одного кадра в разрешении 4K на видеокарте RTX 5090 уходит около 8 миллисекунд и порядка 731 мегабайта видеопамяти, причём модель делит графический процессор с самой игрой.

Алгоритм основан на компактной диффузионной трансформерной модели, дистиллированной из крупных базовых нейросетей. Система получает стандартный цветовой буфер, векторы движения и внутренние данные движка, а затем обогащает итоговое изображение, улучшая качество глобального освещения, подповерхностного рассеивания света на коже персонажей, взаимодействие света с волосами и физические свойства тканей. При этом геометрическая структура сцены и художественный замысел разработчиков остаются полностью неизменными, поскольку искусственный интеллект отрисовывает визуальные детали поверх уже отрендеренного мира.

Nvidia первым пунктом в требованиях к DLSS5 обозначила сохранение всего, что создано художниками: геометрии, узнаваемости персонажей и материалов, композиции кадра, расстановки света и тени. По словам инженеров компании, модель подключается уже после завершения рендеринга, берёт готовое изображение и никак не меняет ни геометрию, ни общее состояние сцены. При этом карты глубины, нормалей и цвета поверхностей во время самой игры она вообще не видит.

Отдельный раздел технического отчёта поясняет, что именно подразумевается под словом «реалистичнее». Если изображение, обработанное DLSS5, кажется людям более живым, это означает лишь то, что оно сильнее похоже на фотографию, — и не более того. Ближе к физической правде оно от этого отнюдь не обязательно становится: модель лишь подчёркивает узнаваемые визуальные признаки, по которым человеческий глаз опознаёт реальный снимок, — характерный вид кожи, волос, материалов, игры света и тени, — даже там, где объективной правды в изображении не прибавляется.

Есть в отчёте и забавная деталь: само понятие «фотография» объединяет огромное множество вариантов — плёночную и цифровую съёмку, разные объективы, различную цветокоррекцию. Вместить всё это многообразие в одну быструю модель крайне сложно, и сама Nvidia открыто это признаёт. Поэтому у DLSS5 пока имеется ограниченный и небольшой набор отобранных «моделей внешности», по-разному обращающихся с тоном, цветом, светом и кожей, из которого студия-разработчик делает свой выбор. Если игровые студии массово начнут выбирать из этого ограниченного перечня, опасения насчёт визуального однообразия крупных игр перестают казаться надуманными.

Важная оговорка: под рисованную или мультяшную стилистику DLSS5 не подстраивается, поскольку технология изначально заточена именно под фотореализм. Недостающие детали модель также не станет додумывать и достраивать: рваные края, смазанные участки и «лесенки» на входном изображении она сохранит в неизменном виде, а порой даже усилит. В отчёте это прямо названо осознанным инженерным решением: видимый дефект рендеринга можно впоследствии исправить улучшением самого рендера, тогда как искажённый художественный смысл картинки исправить уже невозможно. Зато чем качественнее исходный рендер на входе, тем лучше получается и итоговый результат. Поэтому с растеризацией и трассировкой лучей DLSS5 работает именно в паре, дополняя, а не заменяя их. Есть и ещё одна оговорка: на изображениях, сильно отличающихся от обучающей выборки, качество работы модели заметно проседает.

Инструменты контроля для разработчиков

Сам по себе DLSS5 поверх игры не «ложится» автоматически. Студия-разработчик может встроить технологию через набор инструментов Nvidia как отдельную программную библиотеку, а также объединить её с генерацией кадров и реконструкцией лучей. Именно разработчик решает, включать ли нейрорендеринг вообще, в какие именно моменты игры и с какой интенсивностью.

Первый инструмент настройки — выбор конкретной «модели внешности». Таких моделей немного, и у каждой свой визуальный характер, поэтому её выбирают примерно так же, как фотограф выбирает плёнку перед съёмкой: от этого решения напрямую зависит настроение всей итоговой картинки.

Далее идут два ползунка, устроенные по принципу музыкального эквалайзера. Nvidia делит весь визуальный вклад DLSS5 на две условные группы. В первую входят мелкие детали поверхностей и контраст на небольших участках изображения — так называемые высокие частоты картинки, формирующие её структуру. Во вторую — крупные световые пятна и общая яркость сцены, то есть низкие частоты изображения.

При положении обоих ползунков на нуле кадр остаётся полностью нетронутым, при максимальном значении включаются все возможности модели, а между этими крайностями доступны любые промежуточные пропорции. Например, можно оставить освещение сцены неизменным, но подтянуть детализацию фактур, или сделать ровно наоборот. Подобные ползунки встроены непосредственно в нейросеть и обходятся практически бесплатно с точки зрения вычислений.

Есть и более точный инструмент — маски. Художники охотно доверяют модели самостоятельно обрабатывать траву, камень и дерево, тогда как персонажей и ключевые для сюжета объекты предпочитают контролировать вручную. Поэтому студия имеет возможность расписать интенсивность и тон обработки для каждой точки экрана и передать эту карту модели вместе с исходным кадром. Отдельных персонажей или целые области экрана можно полностью исключить из обработки, а цветовую гамму подкорректировать вручную — например, чтобы искусственный интеллект случайно не высветлил атмосферу мрачного хоррора.

Попутно Nvidia обнаружила приятный побочный эффект: на стыках масок модель сама аккуратно сглаживает переходы, поскольку способна распознавать, где заканчивается один предмет и начинается соседний. Правда, подобные маски всё равно нужно заранее нарисовать вручную, а это требует дополнительного времени разработчиков.

Любопытно, что кожу персонажей студии маскировали настолько часто, что Nvidia научила модель распознавать её полностью самостоятельно и даже вынесла для неё отдельный ползунок настройки — та самая кожа, из-за которой разгорелся весь первоначальный спор, теперь регулируется буквально одним движением. В сноске технического отчёта инженеры с явным удовлетворением отмечают, что в разумных пределах модель узнаёт кожу даже у инопланетных существ и рептилий. Следующими кандидатами на подобную автоматическую маскировку компания называет волосы, листву, ткани, отдельные материалы и даже конкретных персонажей.

Разработчики игр могут выбирать из трёх моделей DLSS5, каждая из которых обеспечивает разный уровень структурной интенсивности, глобального освещения, детализации текстур и других параметров. Эти модели, обозначенные как Model A, Model B и Model C, можно адаптировать под конкретные сцены или потребности персонажей, позволяя разработчикам комбинировать их по собственному усмотрению. При этом каждая модель обладает разным количеством параметров, а значит, одни требуют больше вычислительных ресурсов и памяти, чем другие, хотя в целом все они нормально работают на одном графическом процессоре.

Цена производительности

Первые объективные замеры стоимости нейрорендеринга были получены в игре NBA 2K27, причём без включённой генерации кадров — чтобы DLSS5 в чистом виде «платил сам за себя». Частота кадров снижается на 50–70% в зависимости от модели видеокарты и выбранного разрешения.

Так, флагманская RTX 5090 в разрешении 4K проседает со 192 до 98 кадров в секунду, а минимальное зафиксированное значение составляет 76 кадров. Видеокарта RTX 5070 в том же разрешении выдаёт всего 33 кадра в секунду. Владельцам RTX 5060 с восемью гигабайтами видеопамяти приходится заметно урезать прочие настройки самой игры до минимума, поскольку нейросети попросту не хватает видеопамяти, а бюджетная RTX 5050 вовсе не способна запустить игру с включённым DLSS5 в разрешении 4K, да и в Full HD теряет до трёх четвертей кадровой частоты.

Соответственно растут и аппетиты видеокарт по энергопотреблению: во время активной работы нейрорендеринга тензорные ядра загружены практически до предела, и видеокарта потребляет заметно больше электроэнергии. К примеру, модель MSI Lightning Z RTX 5090 с расширенными лимитами мощности демонстрировала скачок энергопотребления с 480 Вт до пиковых значений в 720–802 Вт — прирост составляет от 50 до 65%.

Что касается официальной поддержки видеокарт, ситуация здесь менялась на протяжении года.

На прямой вопрос, является ли DLSS5 эксклюзивом исключительно для серии RTX 50, Nvidia изначально ответила утвердительно: технология работает на тензорных ядрах пятого поколения архитектуры Blackwell, и для видеокарт RTX 40-й серии и более старых моделей путь поддержки попросту отсутствовал. Однако позднее позиция компании изменилась.

Четвёртого сентября 2026 года компания подтвердила изданиям The Verge и Wccftech, что DLSS5 со временем доберётся и до видеокарт серии GeForce RTX 40, фактически отказавшись от прежней формулировки об эксклюзивности для RTX 50. При этом владельцам RTX 40 пока придётся подождать: инженеры Nvidia всё ещё занимаются настройкой модели под архитектуру Blackwell, и лишь после завершения этой работы, ориентировочно позднее этой осенью, официальная поддержка RTX 40 начнёт продвигаться дальше.

Технически подобное расширение поддержки объясняется просто: DLSS5 использует формат FP8, доступный как на видеокартах RTX 50, так и на RTX 40-й серии, а значит, модель не привязана к архитектуре Blackwell настолько жёстко, насколько предполагала первоначальная формулировка об эксклюзивности.

Утечка и первые эксперименты энтузиастов

В конце августа 2026 года в сеть утекла ранняя экспериментальная библиотека DLSS5, и энтузиасты принялись внедрять её в самые разные игры при помощи так называемых инжекторов наподобие ReShade. Именно благодаря этим экспериментам стало впервые понятно, как нейросеть ведёт себя сама по себе, если никто заранее не подготовил для неё масок и не подобрал настройки.

Нулевым подопытным в этих экспериментах стала игра Control: картинка похорошела настолько, что кожа и одежда главной героини начали напоминать дорогой пререндеренный ролик из заставок. Игру гоняли даже на восьми мониторах одновременно, подключённых к RTX 5090, чтобы разглядеть, как нейросеть обходится со стенами и мраморными полами старинного особняка. В обновлённых версиях «Ведьмака 3» и Hogwarts Legacy отчётливо проступил рельеф каменной кладки, грязи и металлических доспехов, а поверхности начали заметно естественнее откликаться на свет.

Однако повезло далеко не всем. В Stalker 2 модель заметно переборщила с локальным контрастом — тем самым параметром, за который как раз отвечает ползунок структуры, — в результате чего гиперреалистичная кожа досталась персонажам с откровенно «деревянной» мимикой. Получился классический эффект зловещей долины, и в тестах God of War на лицах персонажей проявилась та же самая проблема.

Отдельного упоминания заслуживает любопытный случай с видеокартой RTX 2070 — давно неактуальной моделью, с момента выхода которой прошло уже почти восемь лет. Один из энтузиастов сумел запустить нейрорендеринг даже на ней, проделав это под Linux через слой совместимости Proton, обойдясь вовсе без ReShade: специальный прокси перехватывает обращения игры к графическому API, оставляет ей родной DLSS, а следом прогоняет уже саму нейросеть.

Получается, что технически подобное возможно и на видеокартах прошлых поколений архитектуры. Почему же тогда DLSS5 официально работает лишь на RTX 50-й серии? По описанию одного из проектов, основанных на утечке, в тестовой сборке присутствуют вычислительные ядра сразу для архитектур RTX 20, 30, 40 и 50 поколений. У архитектуры Blackwell, безусловно, есть определённые аппаратные преимущества, под которые модель была оптимизирована в первую очередь, однако однозначно сказать, носит ли нынешнее ограничение технический характер или скорее коммерческий, пока не представляется возможным.

Ответ со стороны AMD

Стоит упомянуть и о готовящемся ответе со стороны главного конкурента.

По данным известного инсайдера Kepler_L2, AMD разрабатывает собственную технологию нейрорендеринга, похожую на DLSS5, для будущей архитектуры RDNA 5, предлагая использовать прямые 3D-данные — геометрию, глубину, материалы, — а также раздельные модели освещения и затенения. Технология получила рабочее название Neural Lighting.

По словам инсайдера, у AMD будет собственная версия «нейросветового» рендеринга наподобие DLSS5 следующего поколения. Однако, подобно решению Nvidia, она потребует значительных вычислительных ресурсов, а значит, вероятно, будет доступна исключительно на новых видеокартах RDNA 5.

Важно подчеркнуть, что речь пока идёт исключительно о неподтверждённых слухах, а не об официальном анонсе. Несмотря на некоторые публикации, инсайдер ни разу прямо не утверждал, что описанный им подход действительно является тем, что реализует AMD. Скорее это его собственное пожелание относительно идеальной реализации технологии, нежели конкретная утечка.

Что касается сроков, сам инсайдер ещё в декабре 2025 года указывал на середину 2027 года как ориентировочный срок выхода архитектуры RDNA 5, а партнёры компании на выставке Computex 2026 говорили о поставках в 2027 году. Таким образом, если слухи в конечном счёте подтвердятся, генеративный рендеринг рано или поздно перестанет быть эксклюзивной особенностью одной только компании Nvidia, но произойдёт это явно не в ближайшем будущем.

Планы Nvidia и будущее технологии

Сама Nvidia тем временем продолжает строить на DLSS5 весьма амбициозные планы. Весной, во время конференции GTC 2026, технологию встретили достаточно скептически, однако в техническом отчёте, представленном уже осенью на конференции SIGGRAPH 2026, компания скромничать явно не стала.

В отличие от предыдущих версий технологии, ориентированных на восстановление пикселей и генерацию промежуточных кадров, DLSS5 добавляет третью категорию производительности искусственного интеллекта — нейрорендеринг в реальном времени. По словам авторов отчёта, перед нами первая генеративная модель рендеринга, которая полноценно работает в реальном времени и при этом доведена до состояния готового коммерческого продукта. Судя по всему, впереди действительно вырисовывается новая парадигма компьютерной графики, в которой нейросеть не заменяет, а органично дополняет привычный процесс рендеринга.

Так что же мы в итоге увидели на примере лица Грейс из Resident Evil? Называть DLSS5 обычным фильтром из социальных сетей, пожалуй, действительно несправедливо — в этом отношении Дженсен Хуанг совершенно прав. Но и критиков нельзя назвать полностью неправыми: даже сами создатели модели не могут дать стопроцентной гарантии, что первоначальный творческий замысел художников останется неприкосновенным.

Количество доступных «фотографических» моделей внешности пока остаётся весьма ограниченным и умещается буквально на одной странице технической документации. Впрочем, инструменты настройки обещают со временем становиться всё более тонкими и гибкими: технический отчёт Nvidia завершается планами на куда более точное управление — по конкретному месту на экране, по типу объектов, по художественному стилю и даже во времени.

Любопытно, что сам глава Nvidia в беседе с Лексом Фридманом заглянул ещё дальше в будущее технологии. По его словам, однажды DLSS можно будет просто попросить сделать изображение похожим на стиль тунше или аниме либо показать нейросети произвольную референсную картинку — и она перерисует кадр в соответствующей стилистике, полностью сохранив при этом исходную геометрию сцены и анимацию персонажей.

Впрочем, всё это пока остаётся делом будущего. В настоящем же нам доступны лишь сравнения картинок с включённым и выключенным DLSS5, причём число поддерживаемых игр пока невелико — это NBA 2K27, Hogwarts Legacy, уже упомянутый Resident Evil Requiem и ещё несколько проектов.

Вполне вероятно, что Дженсен Хуанг прислушается к реакции игрового сообщества, и более гибкие регулировки со временем достанутся не только разработчикам, но и самим геймерам. В таком случае ответ на вопрос, чьё же на самом деле лицо у Грейс, окажется предельно коротким: лицо принадлежит тому, чья рука в данный момент находится на регулировочном ползунке.

Что касается самого громкого потенциального дебюта технологии, его стоит ожидать в случае появления DLSS5 в Grand Theft Auto VI.

Игра должна выйти 19 ноября 2026 года на PlayStation 5 и Xbox Series X и S, и эта дата, после двух предыдущих переносов, в настоящий момент считается официально закреплённой Rockstar Games и Take-Two. Официальной информации о поддержке DLSS5 в GTA VI на данный момент не появлялось, однако подобное сочетание самой ожидаемой игры десятилетия и самой амбициозной графической технологии года наверняка вызовет огромный интерес игрового сообщества, если действительно случится.