Активация FSR 4.1 и генерации кадров в 007 First Light на Radeon RX 9000

Активация FSR 4.1 и генерации кадров в 007 First Light на Radeon RX 9000

Игра 007 First Light на старте продаж столкнулась с отсутствием поддержки технологии FSR 4.1 на ПК, так как разработчики интегрировали старую версию FSR 3.1.5 напрямую в код движка. Для владельцев видеокарт архитектуры RDNA 4, таких как серия Radeon RX 9000, существует неофициальный способ активации актуальной технологии масштабирования через модификацию OptiScaler. Данное решение позволяет пользователям получить более качественную картинку и активировать генерацию кадров, обходя программные ограничения, установленные создателями проекта.

Для установки модификации необходимо скачать последнюю версию OptiScaler и перенести все файлы из архива в корневой каталог игры, где находится исполняемый файл. При запуске скрипта установки setup_windows.bat пользователю нужно следовать строгому алгоритму настроек для корректной работы:

  • Выбрать файл dxgi.dll в качестве имени для OptiScaler.
  • Указать тип используемого графического ускорителя как AMD или Intel.
  • Подтвердить использование DLSS-входов для подмены на FSR или XeSS, выбрав вариант Yes.
  • В настройках OptiScaler внутри игры выбрать FSR 3.X/4 в разделе upscaler и активировать FSR 4.1.0 во вкладке FFX settings.
  • Для генерации кадров установить в настройках игры режим DLSS и включить Frame Generation в значение 2X.
  • В интерфейсе OptiScaler задать Nukem's DLSSG как входной сигнал и FSR3-FG via Nukem's как выходной для генерации кадров.
  • Выбрать FSR 4.0.0 в расширенных настройках генерации кадров и сохранить изменения через кнопку Save Settings с последующим перезапуском игры.

Использование данного метода требует внимательного выполнения каждого этапа, так как некорректная конфигурация может привести к визуальным артефактам. Несмотря на эффективность решения, оно остается неофициальным и предназначено исключительно для оборудования на базе RDNA 4, так как требует специфических аппаратных функций для корректной обработки алгоритмов машинного обучения.

Источник

ЦЕНТР ОБСУЖДЕНИЙ

@GameGPU_com

Присоединяйтесь к обсуждению, делитесь результатами своих бенчмарков и спорьте о производительности железа в X.

Обсудить в X

Игры

Железо