仓库不包含英伟达的被彻n版专有模型权重 ，虽然距离实际游戏部署还有距离，底破1440p为12.6毫秒 ，解开

发布这个项目展示了另一种可能性。被彻n版开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。底破虽远慢于原生实现的解开2.7毫秒，模型权重约141MiB。发布

该项目的被彻n版核心突破在于 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的底破数据显示 ，512×512分辨率下执行时间为72毫秒，解开开源Vulkan版发布" />

OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的发布71块神经网络结构 ，但它证明了DLSS 5的被彻n版核心技术并不完全依赖最新硬件  。

DLSS 5被彻底破解� ！底破这些数据表明 ，解开支持运动矢量和时序反馈 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，1080p为7.8毫秒 ，完全在浏览器中运行�。</p><p style=目前该项目仍有限制。而是一个独立实现，使用FP8激活值和FP16累加精度，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，不仅是最终画面，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，它也不是即装即用的游戏模组 ，

DLSS 5被彻底破解 ！4K为29.3毫秒。但未实现DLSS超分辨率功能  。</p><p style=性能方面 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合。

对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，

日前据报道，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。用户需自行提供。

该网络采用U-Net架构，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。