智能手机终于迎来类似DLSS的帧生成技术，我已经准备好迎接“假帧”了|帧生成技术|引擎|智能手机|游戏渲染速度

英伟达算是将AI技术与传统游戏业务结合最早的厂家，旗下的“大力水手”就是典型例子：DLSS1/2通过超分技术实现了游戏画面放大重构，DLSS3起正式加入独立帧生成模块，DLSS4和4.5则进一步加入了多帧生成和Transformer超分，它不仅在原有AI插帧与超分技术的基础上持续升级，还能生成具备照片级质感的像素，替换画面中原有的纹理与光影效果。

通俗地讲：显卡过去单纯依赖传统光栅算力，逐帧计算渲染出游戏画面，如今依靠AI算力生成部分画面，虽然画质有些微损失，还增加了延迟，游戏帧数终究是上去了。但是，整套技术只允许拥有张量核心（Tensor Core）的英伟达RTX显卡使用，别家显卡都无法适配（弱势的AMD FSR则开源给所有厂商使用），这也是一直以来外界争议不断的核心原因。

Arm展示全新移动端AI图形技术

6月10日，Arm推出了名为Neural Dawn（翻译为神经破晓）的技术演示游戏。该游戏由Arm与游戏工作室Sumo Digital联合打造，依托Arm自研的神经计算技术，成为首款在手机端落地虚幻5.61引擎巨型光照（Mega Lights，实现数百盏动态实时光照）的游戏。这项技术将实时动态光照与光线追踪阴影相结合，呈现出接近游戏主机的画面水准。从演示视频中不难看出，这套光影效果确实十分出彩。

阅读Arm这套神经计算技术的说明就能发现，其中不少思路都借鉴了DLSS，同时针对移动设备做了精简优化（类似Switch 2的DLSS Lite？）。

其推出的神经超采样（NSS）技术，可将540P画面放大至1080P，单帧处理耗时仅4毫秒，能释放出更多GPU性能，用于优化光影和各类特效，类似DLSS的AI超分；神经超采样配合降噪（NSSD）技术则专门消除光线追踪产生的画面噪点，类似DLSS的AI降噪；而神经帧率提升（NFRU）可以生成中间帧，把30帧的原生手游画面流畅度提升至接近60帧的效果，类似DLSS的AI帧生成。

需要注意的是，Arm明确表示，这套技术是为今年年底发布的新一代Immortalis GPU-G1（也就是从前的Mali）打造，是首个在硬件里集成专用神经加速器的MaliGPU，老Mali（Immortalis G720/G925等，主要是联发科天玑9500s等在用）都不支持。这也就意味着，想要体验完整效果，大概率需要更换最新的旗舰手机。

发力AI图形加速的移动厂商不止Arm一家。高通即将推出的AI帧融合AIFF，是骁龙游戏超分技术的升级版本，同时还支持帧生成与分辨率放大。这项技术的一大亮点在于，既可以运行在GPU上，也能调用手机的NPU算力，理论上能进一步提升运行效率。

苹果的MetalFX超分技术则采用轻量化神经空间超分方案，同时提供非AI时序超分选项，如今iPhone与iPad也能流畅运行《生化危机》《刺客信条》等大型游戏。

总的来说，手游领域的AI图形技术目前仍处在发展初期，但不难看出，这类功能终将成为行业标配。

各大国产手机厂商不是早就把“帧生成”玩得轻车熟路了吗？

在过去几年里，我们见识了各大国产手机厂商在自家Android UI中搭载所谓的“帧生成”功能，能显著提高手游帧数（如vivo QNSS、一加MotionEngine、华为AI超帧、红米超帧等）。说它们纯粹是“复制帧”，好像有点一棍子打死了，但这种“帧生成”是图像层插值，而不是引擎级生成，它们只是拿到GPU输出的成品画面，靠前后两帧的像素运动轨迹补出中间帧，属于图像层插值补帧。虽然都可以叫“帧生成”，但简言之：手机是两帧之间补一帧，DLSS是用游戏数据“重绘”一帧到多帧，算力与信息差决定了效果鸿沟。

说得再直白一点，其实就是我们在PC上玩游戏用的软件“小黄鸭”插帧的手机版，这么做不仅会额外增加耗电和发热，动态画面里也容易出现拖影、重影、边缘发虚的问题，还会带来不小的操作延迟，当基础帧率过低时，玩竞技游戏能明显感觉到画面反应跟不上手速——最适合跑分。

当然，个别手机比如iQOO也拥有所谓的“自研电竞芯片”（Q1/Q2/D1），但它不是第二个GPU，而是一个简单的后处理补帧器。它只能辅助在游戏原生渲染帧率（如60fps）基础上插值生成中间帧（如120/144fps），以及简单的超分（比如把720p拉升到2K），虽然比单纯的软件插帧能降低功耗，但无法让GPU渲染更多原生帧。

而Arm和高通推出的新一代帧生成技术，是直接调用手机芯片，从游戏引擎渲染的过程里就开始介入，能读取到场景、物体运动轨迹、光影数据等核心信息，再借助芯片内置的专用算力去生成全新画面，运算效率更高，功耗和发热控制得也更好，生成的画面自然流畅，各类画面瑕疵大幅减少，操作延迟也被压到很低的水平，同时它还能和画面超分、光追降噪等功能配合使用，不再是单纯只为拉高帧率服务，整体思路和体验都更接近电脑端的DLSS帧生成技术。

AI能否帮助手游缩小与主机游戏的差距？

落地到移动端，这套技术的价值其实十分可观。降低游戏原生渲染分辨率，能够有效减轻GPU负载，减少机身发热与性能降频问题。单是这一点，就足以改变现状——运行不稳、频繁降频，一直是手游体验中最突出的痛点。除此之外，帧生成技术还能实现稳定的120帧画面，充分发挥高刷屏的优势，且不会额外增加功耗与发热。从某种角度来说，移动端能从这套技术中获得的收益，甚至比PC端还要多。

尽管前景向好，但移动平台本身存在诸多技术难题，想要落地并非易事。

首先，帧生成并非提升游戏表现的万能解法。凡是在PC端体验过这项技术的玩家都清楚，它最适合用来优化原本帧率就足够稳定的画面。一旦原生帧率偏低，就很容易出现延迟升高、画面卡顿的问题。

提升帧率只是附加优势，移动端真正看重的，其实是更低的功耗与发热量。

举个例子，把原生60帧画面通过帧生成补足至120帧刷新率，是最理想的使用场景。可如果从30帧原生画面拉升到60帧，风险就会大幅增加：即便帧率数字有所提升，明显的延迟也会让操作手感变得拖沓。Arm和高通都将30帧以上定为这项技术的基础原生帧率。

不过如果技术落地得当，帧生成在移动端的发挥空间会比PC端更大。直接渲染120帧画面，对GPU算力、手机电量和散热的压力，远高于先渲染60帧再通过技术补帧。这也是目前多数手游默认限制帧率的核心原因。

同理，AI画面超分也无法彻底挽救优化糟糕、图形性能不足的游戏。

AI分辨率放大技术，也做不到把模糊的画面修复得完美无瑕。Arm和高通都展示过将540P低分辨率画面放大至清晰1080P的案例，但如果就此认为它能实现和3A大作毫无区别的顶级画质，未免有些理想化。

好在手机屏幕尺寸偏小，本身对分辨率的要求就不算苛刻。比如6英寸屏幕上，720P画面也能显得清晰锐利，动态画面下观感更佳。将720P放大至1080P，或是适配手机常见的1440P原生分辨率，最终呈现的效果会相当出色，即便投屏到大尺寸屏幕上，性能损耗也微乎其微。

技术演示之外，能否真正普及落地？

结合Arm与高通的演示成果来看，技术层面似乎已经不存在明显瓶颈。移动端当下最大的难题，其实是如何让这些新技术真正走入大众设备，并且得到主流游戏的适配支持。

问题主要分为两方面：第一，支持这类全新AI图形功能的硬件，基本都集中在新一代顶级旗舰芯片中，比如将于今年下半年发布的高通骁龙8 Elite Gen6（专用AI帧生成单元+ NPU + GPU）以及联发科天玑9600/9600 Pro（双NPU+GPU+ SME2 AI指令集），都将端侧AI与游戏图形深度融合。但旗舰芯片装机基数注定偏低，游戏厂商自然缺乏适配动力，毕竟主流大众向手游才是营收主力。因此，这类功能想要全面普及，还需要漫长的时间。

其次，Arm与高通的技术方案高度绑定虚幻5引擎。虚幻引擎虽然应用广泛，却并非开发者的唯一选择。其他开发平台如Unity若要适配各家专属软件开发工具包（SDK），还需要投入额外的开发成本，而投入产出比决定了厂商的推进意愿。长期以来，移动领域的AI技术普遍存在厂商接口、开发工具互不兼容的问题，这也让优质技术很难快速普及。只希望这项技术能带来实实在在的游戏体验提升，推动行业加快适配。