目前该项目仍有限制 。被彻n版4K为29.3毫秒 。底破模型权重约141MiB 。解开但它证明了DLSS 5的发布核心技术并不完全依赖最新硬件 。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，被彻n版但未实现DLSS超分辨率功能 。底破
对于无法使用官方DLSS 5的解开RTX 40系用户而言 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。发布DLSS 5的被彻n版完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。这些数据表明，底破开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，解开
性能方面 ，发布虽远慢于原生实现的被彻n版2.7毫秒 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，底破用户需自行提供 。解开不仅是最终画面 ，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。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 ，
1440p为12.6毫秒 ，这个项目展示了另一种可能性 。1080p为7.8毫秒 ，完全在浏览器中运行 。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，
该网络采用U-Net架构 ，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，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。支持运动矢量和时序反馈 ，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，它也不是即装即用的游戏模组
，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合
。512×512分辨率下执行时间为72毫秒，
日前据报道 ，而是一个独立实现 ，开源Vulkan版发布" />
更具突破性的是WebGPU移植版 。开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。
该项目的核心突破在于 ，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，仓库不包含英伟达的专有模型权重，