Оригинальный платформер Super Mario Bros, выпущенный компанией Nintendo в 1985 году, протестировали с использованием технологии нейросетевого рендеринга DLSS 5.0. Запуск классического восьмибитного проекта осуществлялся через эмулятор DOSBox без нативной интеграции в движок и без изменения исходного программного кода. Внедрение современных алгоритмов генерации изображения выполнили посредством связки утилит RenoDX и ReShade непосредственно в конвейер вывода кадров с активным режимом четырехпроходной обработки Multipass x4. Представленная компанией NVIDIA в 2026 году технология нейросетевого рендеринга в реальном времени DLSS 5 дополняет или полностью заменяет традиционные этапы конвейера генерацией пикселей, освещения и материалов с помощью искусственного интеллекта.
В процессе демонстрации на стартовом уровне World 1-1 были проверены все четыре доступных профиля работы: Natural, Default, Cinematic и Denoise. Профиль Natural обеспечивает умеренную обработку и сохраняет привычную геометрию блоков на уровне. Профиль Default пытается восстановить черты лица Марио под усами, наделяя пиксельную фигурку псевдообъемной анатомией. Профиль Cinematic полностью преображает врагов Гумба и перестраивает контраст освещения в драматичную кинематографичную сцену. Агрессивный режим Denoise производит чрезмерную фильтрацию кадра, стирая с экрана зеленые трубы, фоновые облака и финальный флагшток, превращая сцену в вырвиглазное месиво.
Проведенное техническое тестирование наглядно показывает особенности поведения современных генеративных моделей машинного обучения при обработке двухмерных ресурсов сорокалетней давности. Алгоритмы искусственного интеллекта пытаются дорисовывать фотореалистичные поверхности поверх плоских спрайтов, кардинально меняя визуальную стилистику оригинала. При этом тайминги прыжков и общая физика перемещения персонажа сохраняются неизменными во всех четырех режимах, обеспечивая оригинальный игровой процесс. Эксперимент демонстрирует пределы применимости универсального нейросетевого конвейера при его прямом наложении на раннюю пиксельную графику без специального обучения модели.