更具突破性的解开是WebGPU移植版 。512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，发布结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，被彻n版该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，底破768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，解开连全部75个中间块边界的发布输出都逐字节吻合。附带基于Google Filament引擎的被彻n版演示渲染器，这些数据表明 ，底破1080p为7.8毫秒 ，解开
性能方面 ，发布1440p为12.6毫秒，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 ，
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示，
日前据报道 ，它也不是即装即用的游戏模组，模型权重约141MiB 。
该网络采用U-Net架构 ，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。完全在浏览器中运行 。但未实现DLSS超分辨率功能 。
虽然距离实际游戏部署还有距离 ，该项目的核心突破在于 ，不仅是最终画面 ，而是一个独立实现 ，DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。4K为29.3毫秒。仓库不包含英伟达的专有模型权重，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。
目前该项目仍有限制 。开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，这个项目展示了另一种可能性 。它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。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 ，
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