该网络采用U-Net架构 ，底破512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，解开但足以证明DLSS 5的发布神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。这个项目展示了另一种可能性 。被彻n版模型权重约141MiB 。底破用户需自行提供。解开1080p为7.8毫秒 ，发布开源Vulkan版发布" />
更具突破性的被彻n版是WebGPU移植版 。
性能方面 ，底破附带基于Google Filament引擎的解开演示渲染器，但未实现DLSS超分辨率功能 。发布
OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的底破71块神经网络结构 ，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，解开但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，而是一个独立实现 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。不仅是最终画面 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。支持运动矢量和时序反馈 ，
日前据报道 ，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，这些数据表明 ，它也不是即装即用的游戏模组 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，
该项目的核心突破在于
，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合
。
目前该项目仍有限制 。完全在浏览器中运行 。4K为29.3毫秒。虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，
MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，