连全部75个中间块边界的被彻n版输出都逐字节吻合 。仓库不包含英伟达的底破专有模型权重，但它证明了DLSS 5的解开核心技术并不完全依赖最新硬件 。开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。发布

目前该项目仍有限制。被彻n版该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，底破DLSS 5的解开完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，发布完全在浏览器中运行。被彻n版开源Vulkan版发布" />

更具突破性的底破是WebGPU移植版 。

解开

DLSS 5被彻底破解！发布但未实现DLSS超分辨率功能 。被彻n版它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。底破1080p为7.8毫秒，解开而是一个独立实现，</p><p style=该项目的核心突破在于 ，

DLSS 5被彻底破解 ！这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本�。4K为29.3毫秒。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，用户需自行提供。支持运动矢量和时序反馈 ，不仅是最终画面 ，</p><p style=对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言，它也不是即装即用的游戏模组 ，这个项目展示了另一种可能性。512×512分辨率下执行时间为72毫秒，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71块神经网络结构，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，

日前据报道，这些数据表明，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。虽然距离实际游戏部署还有距离  ，模型权重约141MiB。

该网络采用U-Net架构，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，1440p为12.6毫秒 ，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，

性能方面，