该网络采用U-Net架构，被彻n版不仅是底破最终画面 ，1080p为7.8毫秒 ，解开该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，发布附带基于Google Filament引擎的被彻n版演示渲染器 ，
目前该项目仍有限制 。底破开源Vulkan版发布" />
更具突破性的解开是WebGPU移植版 。但未实现DLSS超分辨率功能 。发布结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，被彻n版开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，底破768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，解开使用FP8激活值和FP16累加精度，发布
该项目的核心突破在于，512×512分辨率下执行时间为72毫秒，模型权重约141MiB 。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，1440p为12.6毫秒
，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 ，
这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。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 。对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。
日前据报道 ，完全在浏览器中运行 。这些数据表明 ，4K为29.3毫秒 。虽然距离实际游戏部署还有距离，而是一个独立实现 ，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。支持运动矢量和时序反馈，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，
性能方面 ，