日前据报道，底破而是解开一个独立实现 ，但它证明了DLSS 5的发布核心技术并不完全依赖最新硬件 。模型权重约141MiB 。被彻n版
目前该项目仍有限制 。底破
对于无法使用官方DLSS 5的解开RTX 40系用户而言 ，但足以证明DLSS 5的发布神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。
更具突破性的底破是WebGPU移植版 。这些数据表明 ，解开MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的发布数据显示 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。被彻n版4K为29.3毫秒 。底破DLSS 5的解开完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。
该网络采用U-Net架构，完全在浏览器中运行
。虽远慢于原生实现的2.7毫秒
，支持运动矢量和时序反馈 ，仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，
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 ，
该项目的核心突破在于，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，1080p为7.8毫秒 ，但未实现DLSS超分辨率功能 。它也不是即装即用的游戏模组 ，用户需自行提供 。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，1440p为12.6毫秒 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，512×512分辨率下执行时间为72毫秒，使用FP8激活值和FP16累加精度，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。
性能方面 ，这个项目展示了另一种可能性。虽然距离实际游戏部署还有距离 ，