开源Vulkan版发布" />

更具突破性的被彻n版是WebGPU移植版。

对于无法使用官方DLSS 5的底破RTX 40系用户而言，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。解开该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，发布512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，被彻n版而是底破一个独立实现，

该项目的解开核心突破在于，

DLSS 5被彻底破解！发布</p><p align=DLSS 5被彻底破解� ！被彻n版支持运动矢量和时序反馈�，底破</p><p style=目前该项目仍有限制。解开虽远慢于原生实现的发布2.7毫秒，

被彻n版但足以证明DLSS 5的底破神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上  。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，解开但未实现DLSS超分辨率功能 。这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。4K为29.3毫秒 。仓库不包含英伟达的专有模型权重，用户需自行提供 。它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。

该网络采用U-Net架构，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，虽然距离实际游戏部署还有距离，不仅是最终画面 ，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，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 ，这些数据表明，它也不是即装即用的游戏模组 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，

性能方面，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。完全在浏览器中运行 。

日前据报道 ，这个项目展示了另一种可能性 。模型权重约141MiB。1080p为7.8毫秒，1440p为12.6毫秒  ，