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DLSS 4.5 Ray Reconstruction Update im August: Verbesserte Ray-Tracing-Bilder durch erweiterte Trainingsdaten und zweite-Generation-Transformer-Architektur

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1. Juni 2026 Jeffrey Kampman Live Redaktion
DLSS 4.5 Ray Reconstruction update arrives in August for better ray tracing visuals — broader training data set and second-gen transformer architecture combine for improved image quality

Kurzfassung

Warum das wichtig ist

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  • Das erste große Update erschien auf der CES mit DLSS 4.5 Upscaling (bzw.
  • „Super Resolution"), das eine leistungsfähigere und rechenintensivere Transformer-KI-Architektur für eine bessere Bildqualität bei niedrigeren Eingabeaufösungen einführt.

Das zweite Update war DLSS 4.5 Multi-Frame-Generation, das Multiplikatoren sowie einen dynamischen Modus bereitstellt, der die Multiplikatoren in Echtzeit anpasst, um das flüssigste Spielerlebnis zu gewährleisten.

DLSS 4.5 Ray Reconstruction update arrives in August for better ray tracing visuals — broader training data set and second-gen transformer architecture combine for improved image quality
DLSS 4.5 Ray Reconstruction update arrives in August for better ray tracing visuals — broader training data set and second-gen transformer architecture combine for improved image quality

Nun wurde auf der Computex 2026 4.5 Ray Reconstruction vorgestellt – ein fortschrittlicher Denoiser für eine verbesserte Bildqualität bei Raytracing und Pathtracing in Spielen.

DLSS 4.5 Ray Reconstruction update arrives in August for better ray tracing visuals — broader training data set and second-gen transformer architecture combine for improved image quality
DLSS 4.5 Ray Reconstruction update arrives in August for better ray tracing visuals — broader training data set and second-gen transformer architecture combine for improved image quality

Als Auffrischung ersetzt DLSS Ray Reconstruction manuell angepasste Denoiser durch ein neuronales Rendermodell, das nicht nur ableitet, wie Pixel in Bereichen mit fehlenden Lichtstrahlen aussehen sollten, sondern das resultierende Bild zudem hochauflöst.

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Das Modell nutzt zeitliche und räumliche Eingaben aus Spielengines, um scharfe, stabile und hochfidel Ausgabebilder zu erzeugen.

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