NVIDIA расширила возможности технологии DLSS Frame Generation, добавив в NVIDIA App экспериментальную модель генерации кадров Model C. По заявленным данным, новый алгоритм способен работать до 35% быстрее предыдущей Model B, особенно при использовании многократной генерации промежуточных кадров. Эта технология создает дополнительные изображения между кадрами, отрисованными игровым движком, повышая отображаемую частоту кадров без пропорционального увеличения нагрузки на основной рендеринг. Главное отличие Model C заключается в уменьшенном размере нейросети, благодаря чему снижается потребление видеопамяти и нагрузка на подсистему памяти видеокарты. Такой подход потенциально полезен для графических ускорителей с 8 ГБ VRAM и 128-битной шиной. Для активации новой модели необходимо включить экспериментальные функции NVIDIA App и выбрать соответствующий профиль в графических настройках. Принудительное применение модели возможно в играх, для которых поддерживается переопределение параметров DLSS через драйвер. При этом заявленное ускорение до 35% относится к работе алгоритма, а не обязательно к итоговому приросту FPS в играх.
Практические испытания на GeForce RTX 5080 и RTX 4070 показали более умеренное увеличение производительности по сравнению с теоретическими показателями. В приведенных тестах преимущество Model C над Model B зависело от игры и количества генерируемых кадров. В Forza Horizon 6 при двойной генерации кадров прирост составил 5,7%, а при тройной увеличился до 10%. В Cyberpunk 2077 стандартный режим практически не продемонстрировал разницы, однако при тройной генерации в динамической сцене производительность выросла на 7,2%. Наиболее заметный результат был получен в Control Resonant: стандартная генерация обеспечила преимущество около 3%, четырехкратный режим увеличил показатель на 9,5%, а шестикратный позволил достичь 25%. Таким образом, в приведенных сценариях эффективность облегченной нейросети возрастала при увеличении количества синтезируемых кадров. При этом результаты отдельных тестов нельзя автоматически распространять на все игры и видеокарты, поскольку итоговая производительность зависит от исходной частоты кадров, нагрузки на GPU и особенностей интеграции DLSS.
Уменьшение вычислительной сложности Model C сопровождается определенными компромиссами в качестве изображения. В Titan Quest 2 тестировщики отметили снижение четкости мелких элементов пользовательского интерфейса, включая статический и движущийся текст. По сравнению с Model B надписи выглядели менее разборчивыми, что может быть особенно заметно в играх с большим количеством текстовой информации. При этом дополнительная производительность Model C способна оказаться полезной в динамичных проектах, где высокая частота обновления изображения имеет большее значение, чем максимальная четкость отдельных деталей. Новая модель не увеличивает реальную частоту обработки игровой логики, поскольку дополнительные кадры формируются нейросетью между обычными кадрами. Поэтому рост отображаемого FPS не следует приравнивать к аналогичному снижению задержки управления. Возможность переключения между Model B и Model C позволяет выбирать между более высоким качеством синтезированных кадров и меньшей вычислительной нагрузкой в зависимости от игры, видеокарты и используемого режима генерации.