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