Um novo fork comunitário do OptiScaler DLSS 5 reduziu de 13,0 ms para 2,9 ms o custo medido do Neural Rendering em uma GeForce RTX 4070. Além disso, o autor publicou o teste em 6 de outubro de 2026 usando Control Resonant a 1440p com DLSS Balanced, sem contar Frame Generation. Como resultado, a taxa base subiu de 34,4 FPS na implementação usada como referência para 55,3 FPS no preset Performance.
O projeto é experimental e não representa uma implementação oficial da NVIDIA. Ainda assim, o resultado chama atenção porque combina duas estratégias: executar o modelo neural antes do Super Resolution e reaproveitar temporalmente parte do resultado entre quadros.
OptiScaler DLSS 5 cai de 13 ms para 2,9 ms
No benchmark que o autor divulgou, o DLSS 5 desativado entregou 62,2 FPS. Já o caminho que ele chama de “vanilla”, com a integração comunitária do OptiScaler NR, caiu para 34,4 FPS e consumiu 13,0 ms por quadro apenas na etapa neural.
Por outro lado, o preset Quality, que executa o Neural Rendering antes do Super Resolution em todos os quadros, marcou 46,7 FPS e 5,5 ms. Em seguida, o preset Performance adicionou o cache temporal e chegou a 55,3 FPS com 2,9 ms de custo. Portanto, no teste do desenvolvedor, a penalidade sobre a taxa base caiu de cerca de 28 FPS para aproximadamente 7 FPS.
Painel oficial da NVIDIA mostra controles de modelo, intensidade e mascaramento do DLSS 5.
Como o novo fork reduz o custo do Neural Rendering
Primeiro, o fork move o modelo para antes do DLSS Super Resolution. Com DLSS Balanced a 1440p, o autor afirma que o modelo passa a trabalhar sobre 1484 × 835 em vez de 2560 × 1440. Assim, há aproximadamente três vezes menos pixels para processar nessa etapa.
Além disso, o projeto implementa um cache temporal. Em vez de executar o modelo completo em todos os quadros, ele armazena as alterações como uma razão por pixel, reprojeta esses dados com vetores de movimento e valida o reaproveitamento com profundidade e cor. Por padrão, o modelo roda a cada dois quadros, embora o intervalo possa ser ampliado.
Implementações experimentais ajudam a medir o custo computacional de diferentes caminhos de Neural Rendering.
Ao mesmo tempo, o fork inclui estabilização temporal, despeckling e suavização de variações regionais de brilho para reduzir flicker. Além disso, há white point automático, multipass de uma a três passadas e os estilos Default, Natural e Cinematic.
Benchmark ainda é limitado a uma RTX 4070
Esses números exigem cautela porque refletem um teste individual. Até agora, o autor concentrou os testes em Control Resonant e em uma única GPU, a RTX 4070. Além disso, Pre-SR e cache temporal funcionam apenas em DirectX 12 nesta fase.
O ganho observado no fork não deve ser extrapolado automaticamente para outras GPUs e jogos.
Por isso, é importante separar esse trabalho da tecnologia oficial. O repositório não inclui nvngx_dlssnr.dll; portanto, o usuário precisa fornecer sua própria DLL. O próprio desenvolvedor classifica o projeto como não oficial e sem relação com a NVIDIA.
O que o resultado muda para o DLSS 5 comunitário
Nesse contexto, o teste reforça que a ordem das etapas pode alterar bastante o custo do Neural Rendering. Além disso, experimentos anteriores com Pre-SR já apontavam ganhos ao processar uma resolução interna menor. Entretanto, o novo fork acrescenta o reaproveitamento temporal e mede a combinação em presets próprios.
Para comparação, o Allves Games já cobriu o DLSS 5 Swapper 2.2.9 com OptiScaler Pre-SR Multipass. Também mostramos o Neural Lens 0.6.0, outra abordagem comunitária voltada a reduzir o peso do processamento neural.
Por enquanto, leia os 2,9 ms como resultado do autor em um cenário específico, não como desempenho garantido. Ainda assim, a redução frente aos 13,0 ms da referência torna o fork uma evolução técnica relevante para os experimentos comunitários com DLSS 5.
Fontes: Skynizz/optiscaler-dlss5 no GitHub; publicação técnica do autor no r/DLSS.
