如今关于所有游戏行业来说开云体育(中国)官方网站，连续喜新厌旧的高画质技能和越来越复杂、丽都的画面抒发相貌，与游戏玩家贫瘠隔几年才更新一次，况且频频预算还严重受限的硬件之间的矛盾，不错说从来皆是最主要，亦然最影响所有业界健康发展的一大问题。

迁就玩家的老硬件不去发展新的画面技能？很清爽这就会制约游戏开采者的创意，况且也不利于所有行业在技能层面的健康发展。但“无视”主流玩家，只陪伴最新硬件规律去开采游戏，又可能会招致批判以及丢失阛阓份额。

正因如斯，最近这几年各式各种的游戏“超分、超帧”决议才会大行其说念，并缓缓被所有行业巨额采纳。

但列举目下PC平台最常见的“超分超帧”技能不难发现，英伟达的DLSS和英特尔的XeSS最新版块皆是“自家硬件罢休”。也即是说玩家只须购买他们的显卡（或是集成GPU的束缚器），才能使用各自对应的画面束缚技能。

比拟之下，AMD的FSR在夙昔很长一段时辰里，皆享有着“开源”的好意思誉。比如在苹果的成立、以致是一些安卓手游上，皆能看到基于AMD FSR的各式“变体”运行在并非AMD的硬件上，为更多的玩家带来游戏画面综合度和帧率的升迁。

不外AMD这种将画面升迁技能“不绑定”自家硬件缱绻的念念路，清爽也成心有弊。自制当然是令它不错更容易取得开采者的好感，污点即是会导致FSR在与AMD自家硬件的“合作性”上阐扬得不如竞争敌手的“独到决议”。

很清爽靠近这样的阵势，AMD也运转“反念念”了。此前在2025年春季，他们推出了首个透彻基于机器学习、针对自家RDNA4架构缱绻的FSR4。就在近日，AMD再接再厉推出了进一步的“FSR Redstone”。

看到这个名字，深信《Minecraft》系列游戏的玩家笃定会会心一笑。没错，FSR Redstone称呼里的“Redstone”，很彰着即是问候了《Minecraft》里的Redstone（红石）。在这个游戏里，红石不错被用于搭建高度自动化的电路艺术。而AMD用Redstone来定名他们FSR技能的最新版块，清爽亦然为了强调新技能高度依赖机器学习、透彻基于AI重构的特质。

可能有的一又友会猜忌，如果是变化这样大的新版块，为什么不径直叫作念FSR5呢？原因其实很肤浅，因为FSR Redstone并不是FSR4的迭代，而是后者的超集。它所集成的“ML Upscaling（机器学习超分辨率）”技能，骨子上即是此前的FSR4。

不外FSR Redstone如今除了不错基于机器学习竣事游戏超分外，还新增了三项画面束缚技能，划分是ML Frame Generation（机器学习帧生成）、ML Ray Regeneration（机器学习后光再生）和ML Radiance Caching（机器学习辐照度缓存）。

咱们先来望望ML Frame Generation（机器学习帧生成）。与此前仍是落地的ML Upscaling（机器学习超分辨率）、也即是与FSR4一样，它也依赖新的RDNA4 GPU，但相同不需要游戏作念新的适配校阅。只如若能够兼容之前FSR 3.1帧生到手能的游戏，就不错在驱动领域面板里大开相应开关，让RDNA4显卡“改用”机器学习技能来束缚FSR3.1的帧生成需求，从而竣事更高的帧预测画面精度，有用改善帧生成开启之后“中间帧”的画质。

比拟之下，ML Ray Regeneration（机器学习后光再生）和ML Radiance Caching（机器学习辐照度缓存）的使用场景和条目就要“尖酸”一些。其中，前者是让游戏“改用”机器学习的计较相貌来束缚光追计较，后者则可进一步加快光追计较的遵循。

目下《工作召唤：玄色活动7》仍是加入了对ML Ray Regeneration（机器学习后光再生）的支撑，成为首款专为RDNA4架构GPU优化光追后果的PC游戏。而ML Radiance Caching（机器学习辐照度缓存）则瞻望将于2026年被骨子的游戏所选拔。

阐明AMD方面公布的数据清爽，在Radeon RX9070XT上，原生4K+后光跟踪的《工作召唤：玄色活动7》平均仅23FPS，但开启FSR Redstone后，帧率可暴增至108FPS，以致跳跃了不开光追之前的4K原生帧率。

同期在更多的测试游戏中，FSR Redstone比拟于原生4K分辨率工况，平均也能带来3.5倍的帧率阐扬。

固然，最为伏击的少量，即是FSR Redstone的出现意味着AMD精采在自家的RDNA4或以后的架构上，“淘汰”了此前基于非AI加快器的画面束缚逻辑。关于那些目下还依赖于开源FSR版块的第三方成立来说，这大略不是一件功德。但站在AMD的态度开云体育(中国)官方网站，这不仅意味着FSR如今仍是有了饱胀多的游戏支撑，不再需要靠低效的开源政策来“攒东说念主气”，况且似乎也标明AMD将会在他们畴昔的GPU缱绻上像竞争敌手那样，将大幅强化GPU内置的AI加快器性能，徐徐向着“神经元渲染”、“透彻AI生成画面”的行业先进地方过渡。