dlssg-to-fsr3:将AMD FSR 3带入您的游戏之旅

dlssg-to-fsr3:将AMD FSR 3带入您的游戏之旅

dlssg-to-fsr3 Adds AMD FSR 3 Frame Generation to games by replacing Nvidia DLSS-G Frame Generation (nvngx_dlssg). dlssg-to-fsr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlssg-to-fsr3


项目介绍

dlssg-to-fsr3 是一款专为那些使用了Nvidia DLSS-G帧生成技术的游戏设计的转换工具,它使玩家和开发者能够替换这些技术支持,转而使用AMD的FSR 3(FidelityFX Super Resolution)帧生成技术。此项目意在为不支持或偏好AMD图形解决方案的用户打开一扇门,目前仅兼容RTX 1600、2000和3000系列GPU。通过此转换,玩家可以在不支持原生FSR 3的游戏上体验到类似的图像质量提升和性能优化。

快速启动

要快速启动并运行dlssg-to-fsr3,您需要遵循以下步骤:

环境准备

  1. 克隆仓库: 使用Git克隆项目至本地。

    git clone https://github.com/Nukem9/dlssg-to-fsr3.git
    
  2. 获取依赖: 包括Vulkan SDK, Visual Studio 2022 17.9.6或更高版本,CMake 3.26+,以及Vcpkg和FidelityFX SDK。

  3. 编译环境设置:

    • 设置VULKAN_SDK环境变量指向您的Vulkan SDK安装目录。
    • 在Visual Studio 2022 x64工具命令提示符下,导航至dependencies/FidelityFX-SDK/sdk/,运行BuildFidelityFXSDK.bat以编译FidelityFX SDK。

编译项目

方法一:Visual Studio UI
  • 直接打开CMakeLists.txt,或者打开项目根目录,在Visual Studio中选择一个预设配置如“Universal Release x64”进行构建。
方法二:PowerShell脚本
  • 打开PowerShell,运行根目录下的.\Make-Release.ps1脚本等待编译完成。构建文件会被写入bin目录,并可能被自动归档。

应用案例与最佳实践

对于《赛博朋克2077》等游戏,使用本项目后,您需要:

  1. 双击DisableNvidiaSignatureChecks.reg文件并确认。
  2. dlssg_to_fsr3_amd_is_better.dll及新生成的nvngx_dll复制到游戏的安装目录(例如,C:\Program Files (x86)\Steam\steamapps\common\Cyberpunk 2077\bin\x64)。
  3. 游戏启动后,会生成名为dlssg_to_fsr3.log的日志文件,以供调试和监控。

最佳实践:确保游戏处于最新版,且系统已满足所有硬件和软件的最低要求,以充分利用FSR 3带来的性能和视觉效果提升。

典型生态项目

虽然此项目本身专注于实现特定功能,它的存在鼓励了跨平台图形技术的互操作性和社区创新。AMD的FSR技术和Nvidia的DLSS技术都促进了游戏行业的图形处理进步,而dlssg-to-fsr3正是这种技术交流的实例。社区成员可以通过此类项目学习如何桥接不同技术,促进开源生态系统中图形处理方案的多样性和兼容性。


请注意,使用本项目可能涉及修改游戏核心组件,建议备份重要数据并在理解潜在风险后再进行尝试。此外,持续关注项目更新和维护状态,以获得最佳体验。

dlssg-to-fsr3 Adds AMD FSR 3 Frame Generation to games by replacing Nvidia DLSS-G Frame Generation (nvngx_dlssg). dlssg-to-fsr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlssg-to-fsr3

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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