在使用电脑观看视频时，尤其是在线流媒体或一些老旧、低分辨率的视频文件，画质不佳往往会影响观看体验。马赛克般的块状感、模糊不清的细节、粗糙的边缘以及色彩的平淡，这些问题在使用高分辨率显示器观看时尤为突出。针对这一痛点，NVIDIA 推出了一项基于其 RTX 系列显卡硬件加速的技术——RTX 视频增强（RTX Video Enhancement），旨在利用人工智能的力量，实时提升视频播放质量。
是什么？RTX 视频增强的定义与组成
RTX 视频增强并非一个单一功能，它主要包含了两大核心技术：
1. RTX 视频超分辨率 (RTX Video Super Resolution, VSR)
- 核心功能： 这项技术利用人工智能和 RTX GPU 的专用 Tensor Core，实时地对低分辨率视频进行升采样（Upscaling）。它不仅仅是简单地拉伸像素，而是通过训练过的 AI 模型预测并生成原本不存在的高分辨率像素，填充细节。
- 解决问题： 主要解决视频分辨率过低导致画面模糊、细节缺失、存在压缩块状伪影的问题。
- 工作原理： VSR 会分析连续的多帧低分辨率视频，识别和消除压缩引起的伪影，同时利用 AI 模型智能地推断出高分辨率所需的细节和锐度，生成比传统线性插值方法（如双线性或双三次插值）更清晰、更精细的画面。
2. RTX 视频 HDR (RTX Video HDR)
- 核心功能： 这项技术能够将标准动态范围（SDR）的视频内容，实时转换并映射到高动态范围（HDR）显示器上播放。
- 解决问题： 解决 SDR 内容在 HDR 显示器上播放时画面缺乏层次感、对比度不足、色彩不鲜艳的问题。
- 工作原理： RTX Video HDR 分析 SDR 视频的每一帧，利用 AI 模型智能地扩展其亮度和色彩范围，生成更接近人眼感知的高动态范围图像。这可以带来更明亮的亮部、更深邃的暗部以及更生动鲜艳的色彩，显著提升观看的沉浸感。
简单来说，RTX 视频增强就是 NVIDIA 利用其 RTX 显卡的 AI 能力，实时优化视频画质的一整套技术方案，包括提升分辨率和动态范围。
为什么使用？RTX 视频增强的优势
使用 RTX 视频增强的主要原因是为了获得更好的视频观看体验，特别是在以下场景：
- 观看在线流媒体： 很多在线视频平台为了节省带宽，提供的是较低分辨率（如 720p 或 1080p）的视频。在 1440p 或 4K 甚至更高分辨率的显示器上全屏观看这些视频时，画面会显得模糊。VSR 可以显著提升画面的清晰度和细节。
- 播放老旧或低质量的视频文件： 硬盘中保存的一些早期下载或录制的视频，分辨率可能不高，或者编码质量不佳，存在明显的压缩伪影。VSR 可以帮助清理画面并提升质感。
- HDR 显示器用户观看 SDR 内容： 拥有 HDR 显示器的用户在观看大量的 SDR 视频内容时，启用 RTX Video HDR 可以让画面看起来更具活力，充分发挥显示器的性能，避免画面显得灰蒙蒙或色彩平淡。
- 提升观看体验无需依赖片源： 最大的优势在于它是实时处理，不依赖于视频片源本身是否为高分辨率或 HDR 格式。它是在你的电脑上，通过 GPU 的强大计算能力，对正在播放的视频进行即时优化。
它解决了传统视频播放器仅进行基础拉伸而导致的画面劣化问题，提供了更智能、更精细的画质提升方案。
哪里可以使用？硬件和软件要求
要使用 RTX 视频增强功能，必须满足特定的硬件和软件条件：
硬件要求：
- 显卡： 必须是 NVIDIA GeForce RTX 30 系列、RTX 40 系列或更新的 GPU。某些 Quadro RTX 或专业级 RTX 显卡也支持此功能。较早的 GTX 系列显卡（如 GTX 10 系列、GTX 16 系列）不支持。
软件要求：
- 操作系统： 必须是 Windows 10 64 位或更高版本。
- 驱动程序： 需要安装最新版本的 NVIDIA GeForce Game Ready 或 Studio Driver。驱动版本需要支持 RTX VSR 和/或 RTX Video HDR 功能，通常是 510.10 或更高版本（具体版本要求可能因功能更新而有所不同，建议始终使用最新驱动）。
- 视频播放器/浏览器：
- 浏览器： 对于在线流媒体，目前主要支持基于 Chromium 内核的浏览器，例如 Google Chrome 和 Microsoft Edge。这些浏览器需要开启硬件加速功能。
- 媒体播放器： 部分媒体播放器通过集成 NVIDIA 的相关 API 来支持 RTX 视频增强。常见的如 VLC media player (需特定版本或设置), MPV Player (需配置), 以及一些国产播放器等。并非所有播放器都原生支持，需要查看播放器的具体说明。
确保硬件、驱动和播放软件都满足条件后，才能在 NVIDIA 控制面板中看到并启用相关选项。
如何开启和使用？详细步骤
开启和使用 RTX 视频增强功能相对简单，主要通过 NVIDIA 控制面板进行设置：
步骤 1：更新驱动程序
首先，确保你的 NVIDIA 驱动程序是最新版本。可以通过 GeForce Experience 软件或从 NVIDIA 官网下载并安装。
步骤 2：打开 NVIDIA 控制面板
在桌面右键单击，选择“NVIDIA 控制面板”。
步骤 3：导航到视频设置
在 NVIDIA 控制面板左侧的导航树中，展开“视频”选项。你可能会看到以下相关设置项：
- 调整视频颜色设置 (Adjust video color settings)
- 调整视频图像设置 (Adjust video image settings)
RTX 视频增强的设置通常在“调整视频图像设置”中。
步骤 4：配置视频超分辨率 (VSR)
在“调整视频图像设置”页面中，你会看到一个名为“RTX 视频增强”或类似的区域。
勾选“视频超分辨率”选项。下方通常有几个级别（Level 1 到 Level 4）可供选择：
- 级别越高，算法越激进，理论上增强效果越明显，但同时对 GPU 资源的占用也越高，并可能引入一些轻微的伪影（虽然通常不明显）。
- 对于大多数用户，可以从 Level 1 或 Level 2 开始尝试，观察效果和性能影响，然后根据需要调整。Level 4 通常提供最强的锐化和细节填充。
选择你想要的级别，然后点击“应用”保存设置。
步骤 5：配置视频 HDR (如果需要且有 HDR 显示器)
如果你的显示器支持 HDR，并且你想使用 RTX Video HDR 功能，在同一个“RTX 视频增强”区域内，可能会看到“高动态范围”或类似的选项。勾选此选项即可。
请注意，使用 RTX Video HDR 需要你的 Windows 系统也开启 HDR 功能（设置 -> 系统 -> 显示 -> Windows HD Color 设置）。
步骤 6：在支持的播放器/浏览器中观看
设置完成后，打开支持 RTX 视频增强的浏览器（确保硬件加速开启）或视频播放器，播放视频即可。该技术会在后台自动工作。你通常无法在播放器界面看到独立的“RTX 开关”，它的启用依赖于 NVIDIA 控制面板的设置和播放软件的兼容性。
要确认功能是否生效，最直观的方式是暂停视频，在 NVIDIA 控制面板中暂时关闭视频超分辨率或 HDR，然后回到视频中对比同一帧的画面细节和色彩表现。
它如何工作？技术细节
RTX 视频增强的核心在于利用深度学习模型和 RTX 显卡上的 Tensor Core 进行实时计算。
RTX VSR 的工作流程大致如下：
- 输入： 接收低分辨率、可能包含压缩伪影的视频帧序列。
- 预处理： 对输入的帧进行初步处理，可能包括降噪和简单的缩放，为 AI 模型做准备。
- 多帧分析： VSR 的一个关键优势在于它可以分析连续多帧的数据，而不仅仅是当前帧。这使得 AI 模型能够利用时间维度上的信息（例如，物体在不同帧中的移动），从而更准确地预测高分辨率的细节，并减少单帧处理可能出现的闪烁或不稳定伪影。
- AI 推理（使用 Tensor Core）： 预处理后的数据被送入经过大量低分辨率与高分辨率视频对训练的深度学习模型。这个模型在 RTX 显卡的 Tensor Core 上高效运行，执行复杂的计算，预测出更高分辨率图像应有的像素分布和细节。
- 伪影消除与细节生成： AI 模型不仅进行简单的插值，它学习了如何识别和移除块状伪影、蚊式噪点等压缩痕迹，并根据学习到的模式“创造”出更清晰的边缘、纹理和细节，使画面看起来像是原生高分辨率拍摄的。
- 输出： 输出经过 AI 增强后的高分辨率视频帧，送往显示器显示。
RTX Video HDR 的工作流程相对简略来说：
- 输入： 接收标准动态范围 (SDR) 的视频帧。
- AI 分析： AI 模型分析 SDR 图像的亮度分布、色彩信息和场景内容。
- 动态范围映射： 模型学习并执行一个复杂的映射过程，将 SDR 的亮度值和色彩信息智能地扩展到 HDR 的更宽范围。这可能涉及调整伽马曲线、色调映射以及局部对比度增强，以在不丢失细节的情况下，使亮部更亮、暗部更暗，并丰富色彩层次。
- 输出： 输出映射到 HDR 空间的视频帧，传递给支持 HDR 的显示器。
这一切都是在视频播放的瞬间完成的，对计算能力要求极高，这也是为什么它需要 RTX 系列显卡上的专用 AI 核心（Tensor Core）来加速处理。
使用它会有什么影响？性能与限制
启用 RTX 视频增强功能会带来一些影响：
性能影响：
- GPU 占用增加： 实时进行 AI 推理需要消耗 GPU 资源，特别是 Tensor Core 的计算能力。启用 VSR 或 Video HDR 会增加显卡的负载。
- 功耗增加： GPU 负载增加通常意味着功耗也会随之上升。
- 可能影响游戏或其他 GPU 任务： 如果你在后台播放视频并同时运行对 GPU 要求较高的游戏或其他应用程序，视频增强可能会分走一部分 GPU 资源，潜在影响其他任务的性能。不过，通常情况下，GPU 在播放视频时的负载较低，视频增强所占用的资源不会对前台的游戏产生显著影响，除非 GPU 本身是入门级型号或视频增强级别设置得很高。
- 与视频分辨率和 VSR 级别有关： 增强的视频分辨率越高（例如，从 720p 升到 4K 比从 1080p 升到 4K 需要更多计算），选择的 VSR 级别越高，对 GPU 的性能要求也越高。
功能限制：
- 兼容性限制： 并非所有视频播放器或所有浏览器都支持此功能。
- 视频格式限制： 主要支持常见的视频编码格式，如 H.264 和 HEVC (H.265)。对于一些不常见的编码格式或特定的 DRM 保护内容，可能不支持。
- 原始画质限制： 虽然能提升画质，但它不能“无中生有”。如果原始视频质量极差、分辨率极低或过度模糊，增强效果也会有限。它更像是在已有信息基础上进行智能填充和优化，而不是创造全新的高画质内容。
- 可能引入轻微伪影： 在极少数情况下，特别是在快速运动或复杂纹理场景中，AI 算法可能会引入不自然的锐化或轻微的伪影，尽管 NVIDIA 的算法已相当先进以避免这些问题。
- 需要启用硬件加速： 在浏览器中观看在线视频时，必须确保浏览器的硬件加速功能是开启的，否则视频不会通过 GPU 解码和处理，RTX 视频增强也就无法生效。
与传统方法的区别？
传统的视频升采样或增强方法通常基于固定的算法，例如：
- 双线性插值 (Bilinear)： 最简单的方法，通过周围 2×2 个像素的平均值来计算新像素，结果画面模糊。
- 双三次插值 (Bicubic)： 考虑周围 4×4 个像素，使用更复杂的数学公式，比双线性好，但仍是基于固定的数学模型，容易产生锯齿或过度平滑。
- Lanczos、Spline 等： 更高级的传统方法，能提供更锐利的边缘，但也可能引入振铃效应（ ringing ）。
这些传统方法的问题在于它们是“无知”的，它们只根据周围几个像素的数学关系进行计算，不理解画面中的实际内容（是边缘？是纹理？是人脸？）。
而 RTX 视频增强的 AI 方法则基于大量视频数据的学习。AI 模型学会了如何识别不同类型的场景、物体、纹理和边缘，并能够根据这些识别出的信息，智能地预测高分辨率下的样子。它能够更有效地去除压缩伪影，并在提升分辨率的同时，保留并增强关键的细节，使画面看起来更自然、更清晰，而不是简单地拉伸或锐化。
简单来说，传统方法是数学计算，AI 方法是智能理解和预测。AI 方法能够更好地处理复杂场景和恢复细节，提供更接近原生高分辨率的观感。
总结
RTX 视频增强是一项利用 NVIDIA RTX 系列显卡 AI 能力的实用技术，通过 RTX 视频超分辨率 (VSR) 和 RTX 视频 HDR 两项功能，实时提升视频的清晰度、细节和动态范围。它主要服务于希望在当前硬件条件下，获得更佳视频播放画质的用户，尤其是在观看低分辨率在线流媒体或 SDR 内容时。虽然它需要特定的硬件和软件支持，并且会占用一定的 GPU 资源，但对于追求极致视频体验的用户来说，这项功能带来的画质提升通常是显而易见的。
开启方法简单，主要在 NVIDIA 控制面板中勾选并调整级别。它的工作原理基于深度学习模型对视频内容的智能分析和预测，区别于传统的固定算法。了解这些，有助于用户更好地理解和利用 RTX 视频增强功能，享受更高品质的视频世界。
