” NVIDIA研究人员已经成功地训练了神经网络来寻找 这些锯齿状的边缘并执行高质量的抗锯齿 确定每个像素的最佳颜色，然后应用适当的颜色 颜色以创建更平滑的边缘并提高图像质量。这个 该技术被称为深度学习超级样本（DLSS）。 DLSS就像 “超AA”模式-提供最高质量的抗锯齿 比其他类型的抗锯齿功能更少。
DLSS需要训练的全分辨率帧的别名 每像素使用一个样本作为基线的图像 训练。另一组具有至少64个分辨率的全分辨率帧 每个像素的样本作为DLSS旨在实现的参考。”
https://developer.nvidia.com/rtx/ngx
起初，我想到了样本，因为样本用于图形，通道和像素的交集。但是在这种情况下，从1频道变为64频道真的没有任何意义吗？
所以我认为它是统计术语中的样本，但我不了解静态图像如何与64种变体进行比较？即使从FHD变为4K UHD，像素数量也只有4倍。试图解析第二段，我真的没有任何意义。
答案 0 :(得分：0)
16位×RGBA等于每个像素64个样本吗？他们说，至少，如此高的精度可能需要多达32位×RGBA或每像素128个样本的两倍。