Nvidia lanza plugin DLSS 4 para Unreal Engine 5.6. Los desarrolladores ya pueden aprovechar Multi Frame Generation, Ray Reconstruction, DLSS Super Resolution y más en UE 5.6 usando la última tecnología de IA de Nvidia.
Nvidia ha puesto a disposición el plugin DLSS 4 para Unreal Engine 5.6, lo que permite a los estudios incorporar la última generación de su tecnología de escalado y generación de fotogramas IA en sus proyectos. Así pueden integrar funciones como Multi Frame Generation (hasta 3 fotogramas generados por IA), Ray Reconstruction, DLSS Super Resolution, Deep Learning Anti‑Aliasing (DLAA) y Reflex Low Latency.
Lo más destacado del plugin DLSS 4
- Multi Frame Generation usa un modelo Transformer para crear fotogramas adicionales, aumentando la fluidez sin sobrecargar la GPU .
- Ray Reconstruction mejora la calidad de reflejos, iluminación global y trazado de rayos usando IA entrenada con renders offline, alcanzando mejoras del 30‑50 % en escenas complejas.
- El uso de un modelo transformer reduce el consumo de VRAM entre 15 y 20 %, liberando recursos para texturas y complejidad de escena.
- Además incluye DLSS Super Resolution, DLAA y Reflex, integrados en un solo paquete compatible desde UE 5.2 hasta UE 5.6, aunque la experiencia completa requiere la versión 5.6.
Beneficios para desarrolladores
- Integración sencilla mediante Streamline SDK, compatible con proyectos empaquetados y flujos de trabajo en el editor .
- Combina mejoras técnicas nativas de UE 5.6 (memoria optimizada, pipelines refinados) con escalado IA avanzado para rendimiento y calidad visual superior.
- Compatible desde GPUs RTX 20 en adelante, aunque el Multi Frame Generation está limitado a las series RTX 50 y algunas RTX 40.
¿Qué significa esto en práctica?
Para estudios que aprovechan Unreal Engine 5.6, esta tecnología representa un salto gráfico y de rendimiento sin necesidad de hardware nuevo. Menos uso de VRAM, fotogramas más fluidos y efectos ray-tracing mejorados pueden elevar la calidad de juegos y aplicaciones, sin penalizar la carga de trabajo en GPU.
Fuente: Videocardz
