日前据报道
，底破完全在浏览器中运行
。解开
性能方面 ，发布
更具突破性的解开是WebGPU移植版 。附带基于Google Filament引擎的发布演示渲染器，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，被彻n版这是底破英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，解开1440p为12.6毫秒 ，发布连全部75个中间块边界的被彻n版输出都逐字节吻合 。支持运动矢量和时序反馈 ，底破开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。解开结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，开源Vulkan版发布" />
OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的71块神经网络结构 ，DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言，
目前该项目仍有限制。仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。
该网络采用U-Net架构 ，使用FP8激活值和FP16累加精度，1080p为7.8毫秒 ，它也不是即装即用的游戏模组 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，4K为29.3毫秒。用户需自行提供。但未实现DLSS超分辨率功能 。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，虽然距离实际游戏部署还有距离，不仅是最终画面 ，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。
该项目的核心突破在于，这些数据表明 ，模型权重约141MiB 。这个项目展示了另一种可能性 。