NVIDIA ha publicado toda la documentación técnica de DLSS 5 un día antes de su lanzamiento oficial, permitiéndonos conocer en profundidad una tecnología que supone el mayor cambio experimentado por DLSS desde su estreno en 2018. Ya no estamos ante una nueva versión de Super Resolution, ni tampoco ante un sistema pensado directamente para aumentar los FPS. Por ello, veamos qué tienen que decirnos los de Jensen Huang y cómo esta tecnología va a cambiar los videojuegos para siempre.
Lo primero que debemos tener muy claro es que DLSS 5 emplea un modelo generativo para modificar la apariencia final de los videojuegos, añadiendo iluminación, sombras y materiales que el motor no había renderizado originalmente. Esto es algo disruptivo para gaming, hasta el punto, como veremos más abajo, de que los verdes lo comparan con sus homólogos de OpenAI y Google.
NVIDIA DLSS 5: así funciona esta tecnología de renderizado neuronal como modelo de IA generativo en tiempo real
Y es que esta frase es la mejor manera de interpretar de forma breve a qué nos enfrentamos. Es, por ser honestos, un antes y un después en el gaming, en el cómo la IA impacta en los juegos y cómo el hardware logra fotorrealismo con una misma arquitectura. La compañía denomina esta tecnología como 3D-Guided Neural Rendering, o renderizado neuronal guiado mediante información 3D.
NVIDIA considera que estamos ante su avance gráfico más importante desde la llegada del Ray Tracing en tiempo real, mientras que Jensen Huang llegó a describirlo como el “momento GPT de los gráficos”, y no le faltaba razón visto lo visto hoy aquí, así que no pierdas detalle.
Más allá de la publicidad, estamos ante un cambio de paradigma: NVIDIA utiliza parte de la potencia de las GPU (RTX 50 de momento) para generar una imagen más fotorrealista y después recurre a DLSS Super Resolution y Multi Frame Generation para recuperar el rendimiento perdido.
DLSS 5 ya no reconstruye la imagen: genera su apariencia final
Como hablamos en artículos técnicos en el pasado, las anteriores versiones de DLSS reconstruían información que el renderer podía haber producido empleando más recursos. Super Resolution reconstruye una imagen de mayor resolución, Ray Reconstruction sustituye los denoisers y Frame Generation crea imágenes intermedias.
DLSS 5 hace algo completamente diferente y aquí está lo disruptivo del asunto. Se coloca al final del pipeline gráfico y transforma el fotograma renderizado por el juego antes de mostrarlo en pantalla.
El modelo analiza los personajes, objetos, materiales y fuentes de iluminación para generar efectos difíciles de calcular en tiempo real, como la dispersión subsuperficial de la piel, la transmisión de luz a través del pelo del personaje o animal, o la vegetación, los microreflejos, las sombras de contacto, la oclusión ambiental y una respuesta más compleja de tejidos y materiales.
No genera la escena desde cero ni trabaja mediante instrucciones de texto como los prompts. El fotograma creado por el motor actúa como base y la Inteligencia Artificial modifica su apariencia sin tener, al menos teóricamente, libertad para sustituir personajes, alterar la geometría o reorganizar los elementos.
Un modelo de difusión ejecutado directamente sobre los píxeles
La documentación técnica desvelada por NVIDIA de manera oficial define DLSS 5 como un modelo de difusión de un único paso que trabaja directamente en el espacio de píxeles. Esto permite evitar el lento proceso iterativo empleado por los generadores de imágenes tradicionales.
NVIDIA también evita utilizar un VAE para comprimir y reconstruir los fotogramas desde un espacio latente. Esa conversión podría provocar desplazamientos de bordes, pérdida de objetos pequeños, alteraciones en el texto o cambios en los detalles más finos.
Durante su funcionamiento, DLSS 5 recibe cuatro elementos principales según lo publicado por NVIDIA:
- El fotograma RGB renderizado por el juego.
- Los vectores de movimiento proporcionados por el motor.
- El estado temporal procedente de fotogramas anteriores.
- Los controles artísticos configurados por los desarrolladores.
Durante el entrenamiento, NVIDIA utiliza información procedente del renderer, como el albedo, las normales de las superficies y la iluminación, para enseñar al modelo a conservar los atributos y decisiones artísticas de la escena original. Estas señales se utilizan únicamente durante el entrenamiento y no forman parte de las entradas del modelo distribuido. La profundidad aparece posteriormente en el informe como una métrica para evaluar si DLSS 5 conserva correctamente la estructura de la escena.
Un fotograma entra y otro sale inmediatamente
Los modelos generativos de vídeo convencionales necesitan procesar grupos completos de imágenes para mantener la coherencia temporal. Esto resulta incompatible con un videojuego, ya que el siguiente fotograma depende de las acciones del jugador y todavía no existe.
DLSS 5 utiliza un sistema causal de un fotograma de entrada y un fotograma de salida. Los vectores de movimiento permiten trasladar la información temporal sin esperar imágenes futuras, reduciendo la latencia y manteniendo constante el consumo de memoria independientemente de la duración de la partida.
NVIDIA asegura que el resultado es determinista: una misma secuencia renderizada y una configuración idéntica producen siempre la misma secuencia de salida, lógico por otra parte. El modelo también ha sido entrenado para mantener estabilidad temporal mediante los vectores de movimiento y el estado acumulado, reduciendo problemas como shimmering, swimming o deriva entre fotogramas. Esta estabilidad es una afirmación de NVIDIA que todavía deberá verificarse mediante pruebas independientes en juegos comerciales, porque eso está por ver realmente, suena genial, pero la realidad podría ser diferente.
Ahora bien, la documentación introduce un matiz importante. NVIDIA entrena al modelo para conservar geometría, identidad, materiales, composición y distribución de luces y sombras, pero no existe un mecanismo ejecutándose en tiempo real que garantice completamente esta fidelidad. Cada transformación generativa conserva cierto riesgo de desviarse del contenido original.
Los desarrolladores controlarán cuánto puede cambiar el juego
Para impedir que DLSS 5 imponga una apariencia uniforme, NVIDIA proporciona diferentes modelos y controles artísticos. Structure Intensity regula elementos de alta frecuencia como reflejos, sombras de contacto, oclusión ambiental y dispersión subsuperficial. Tone Intensity modifica aspectos más generales relacionados con la iluminación y la respuesta tonal, mientras que los controles de crominancia permiten ajustar el color.
DLSS 5 admite máscaras manuales por píxel creadas desde el motor, con las que los desarrolladores pueden controlar el efecto sobre personajes, objetos, materiales o regiones concretas. El modelo también incorpora una máscara semántica automática para reconocer la piel y modificar únicamente su intensidad.
NVIDIA plantea ampliar en el futuro este reconocimiento automático al cabello, vegetación, tejidos, materiales e incluso individuos concretos, es decir, DLSS 5 estará en constante evolución, y eso es una gran noticia. Los estudios también pueden emplear diferentes modelos de apariencia en interiores, exteriores, escenas jugables o secuencias cinematográficas.
La integración se realizará mediante NVIDIA Streamline y un plugin para Unreal Engine 5. Los jugadores podrán activar o desactivar DLSS 5, pero la apariencia y la intensidad disponibles dependerán de las decisiones adoptadas por cada estudio.
DLSS 5 consume 8 ms por fotograma en una RTX 5090
Todo este proceso tiene un coste significativo. En la configuración evaluada por NVIDIA, la ejecución del modelo necesita aproximadamente 8 ms por fotograma a 3840 × 2160 píxeles sobre una RTX 5090 y alcanza un consumo máximo de 731 MB de memoria de la GPU mientras comparte la tarjeta gráfica con el juego. NVIDIA no detalla cómo varían estas cifras entre escenas, modelos de apariencia, niveles de intensidad u otras RTX 50.
Esos 8 ms corresponden únicamente al Neural Rendering. Todavía hay que sumar el tiempo requerido por la CPU, la simulación, la rasterización, el Ray Tracing, el path tracing y el resto del pipeline. Aplicando esos 8 ms como un coste constante, el impacto teórico sería el siguiente:
| FPS iniciales | Tiempo original | Tiempo tras añadir 8 ms | FPS teóricos resultantes | Pérdida teórica |
| 30 FPS | 33,33 ms | 41,33 ms | 24,2 FPS | −19,4% |
| 60 FPS | 16,67 ms | 24,67 ms | 40,5 FPS | −32,4% |
| 100 FPS | 10,00 ms | 18,00 ms | 55,6 FPS | −44,4% |
| 120 FPS | 8,33 ms | 16,33 ms | 61,2 FPS | −49,0% |
| 144 FPS | 6,94 ms | 14,94 ms | 66,9 FPS | −53,5% |
| 240 FPS | 4,17 ms | 12,17 ms | 82,2 FPS | −65,8% |
Estos resultados no son benchmarks de DLSS 5 ni representan necesariamente su impacto real en NBA 2K27. Son cálculos teóricos que presuponen que los 8 ms medidos por NVIDIA se añaden íntegramente al tiempo previo de renderizado, sin solapamientos ni cambios en la carga de la GPU. El impacto real dependerá de la tarjeta gráfica, la resolución, el modelo de apariencia, la escena, el juego y la configuración del resto de tecnologías DLSS, pero en todos los casos se pierden FPS, y a más se logren, peor es la caída.
Los 800 FPS de NBA 2K27 necesitan Multi Frame Generation 6X
Una prueba compartida por Harukaze muestra NBA 2K27 funcionando a aproximadamente 800 FPS a 1080p, pero esa cifra necesita bastante contexto. La demostración utiliza DLSS Super Resolution junto con Multi Frame Generation 6X.
Esto significa que, por cada fotograma completamente renderizado, el sistema puede introducir hasta cinco imágenes generadas. Los 800 FPS existen en el contador y representan fotogramas enviados a la pantalla, pero no equivalen a 800 imágenes renderizadas de forma tradicional.
Los propios datos oficiales de NVIDIA hablan de hasta 370 FPS a 4K y 590 FPS a 1440p en una RTX 5090, utilizando el conjunto completo de tecnologías DLSS. A 1440p, la compañía anuncia hasta 410 FPS en la RTX 5080, 350 FPS en la RTX 5070 Ti y 260 FPS en la RTX 5070.
NVIDIA también muestra una comparación cualitativa entre DLSS 5 y las mismas escenas renderizadas con 4 veces más rayos dentro de un presupuesto temporal equivalente. En los ejemplos seleccionados por la compañía, DLSS 5 proporciona una apariencia fotográfica más acusada, mientras que los rayos adicionales refinan la iluminación que el renderer ya calcula. El informe no demuestra mediante una métrica general que DLSS 5 supere siempre a dedicar esos recursos adicionales al Ray Tracing.
La estrategia resulta evidente: DLSS 5 emplea recursos para mejorar la apariencia, Super Resolution reduce la resolución interna necesaria y Multi Frame Generation multiplica la tasa final.
NVIDIA enfrenta DLSS 5 a GPT Image 2 y Gemini 3 Pro
Para validar el modelo, NVIDIA utilizó 109 escenas renderizadas a 4K, incluyendo personajes, escenarios, materiales complejos y diferentes condiciones de iluminación. Veinte empleaban path tracing y las 89 restantes utilizaban otros métodos de renderizado.
DLSS 5 fue comparado con GPT Image 2 y Gemini 3 Pro. En una prueba ciega con 794 valoraciones válidas, empató prácticamente con GPT Image 2 en realismo general, con un 50,63% frente a un 49,37%, pero ganó en escenas centradas en personajes por un 57,74% frente a un 42,26%.
Frente a Gemini 3 Pro, DLSS 5 obtuvo un 62,00% frente a un 38,00% en términos generales y un 66,91% frente a un 33,09% con personajes. También consiguió mejores resultados en todas las métricas destinadas a medir la conservación de identidad, albedo, normales, profundidad y bordes.
Son pruebas internas de NVIDIA y tendrán que ser verificadas de forma independiente. Aun así, muestran el objetivo perseguido: aproximarse al realismo de un gran generador de imágenes sin permitir que el modelo reinvente completamente la escena.
Una imagen más realista no tiene por qué ser físicamente correcta
DLSS 5 funciona con rasterización, Ray Tracing y path tracing, pero no sustituye a ninguno de estos métodos. Cuanto más precisa sea la iluminación del fotograma original, más información tendrá el modelo para trabajar.
El renderer continúa determinando dónde se encuentran los objetos, luces, sombras y reflejos. DLSS 5 modifica su apariencia utilizando patrones aprendidos de fotografías reales.
La propia NVIDIA reconoce que una imagen puede parecer más realista sin ser físicamente más correcta. DLSS 5 persigue realismo fotográfico percibido, no converger hacia una referencia física calculada mediante más rayos. También está diseñado específicamente alrededor del fotorrealismo, por lo que no necesariamente será apropiado para todos los estilos visuales.
DLSS 5 debuta demostrando que el fotorrealismo tampoco sale gratis
DLSS 5 llegará, como ya desvelamos a principios de semana, mañana 4 de septiembre a NBA 2K27 mediante un nuevo driver. Aparecerá como “DLSS Neural Rendering”, podrá alternarse mediante la tecla F9 y será compatible oficialmente con las RTX 50 de escritorio, portátiles RTX 50 y GeForce NOW Ultimate.
NVIDIA asegura haber aumentado su rendimiento 5 veces en seis meses, pasando de necesitar dos RTX 5090 a ejecutarse sobre una sola GPU. También promete nuevas optimizaciones durante el otoño.
Estamos, por tanto, ante una tecnología todavía en plena evolución. Como punto final, por si no quedaba claro, decir que DLSS 5 no elimina el renderizado tradicional ni convierte automáticamente cualquier juego en una producción fotorrealista, para eso se necesita no solamente un cambio de paradigma en el hardware, sino también en los motores de los juegos y las API gráficas, que llegará en el futuro. En cambio, lo que hace es abrir una nueva etapa en la que parte de la imagen ya no se calcula ni se reconstruye, sino que un modelo generativo decide cómo debería verse.
Y aunque los resultados pueden ser impresionantes, los aproximadamente 8 ms medidos a 4K en una RTX 5090 demuestran que, al menos en la configuración evaluada por NVIDIA, esta nueva forma de alcanzar el realismo tampoco sale gratis. ¿Qué conseguirán las RTX 60? ¿Podrán paliar esos 8 ms añadidos a la pipeline con sus cambios en el hardware? Sea como sea, no tenemos ni una sola filtración al respecto, pero lo que ya tenemos claro es cómo funciona DLSS 5, y guste o no, es impresionante en todos los aspectos, incluso en la pérdida de rendimiento.
La entrada NVIDIA DLSS 5 a fondo: así cambiará para siempre los videojuegos con un modelo generativo de IA que transforma cada fotograma utilizando 731 MB de VRAM y 8 ms aparece primero en El Chapuzas Informático.
