Sony Interactive Entertainment 近日在 SIGGRAPH 2026 公开新版 PlayStation Spectral Super Resolution（PSSR 2）的技术细节。与单纯扩大神经网络不同，新版本反而减少 AI 需要处理的工作，并将部分影像重建工作重新交由传统图像处理流程负责，借此改善画质、时间稳定性，同时降低 GPU 执行时间及记忆体使用量。
Sony Interactive Entertainment 首席软件工程师 Daniel Craig 在 SIGGRAPH 2026 分享 PSSR 2 的重新设计方式。初代 PSSR 几乎把整个影像重建流程集中到「Color Prediction Network（CPN）」之中，由神经网络直接预测最终像素颜色。
不过 Sony 与 AMD 工程师发现，这种方法代表神经网络同时需要学习部分原本可以由传统图像运算有效处理的工作，在 HDR 处理、时间重建以及较高比例升频时都会带来问题。
PSSR 2 因此重新加入大部分传统重建管线，并缩窄 AI 的工作范围，主要负责图像模式识别及决策。原本的 CPN 亦被「Kernel Prediction Network（KPN）」取代，新网络不再直接预测最终像素颜色，而是预测像素混合所需的权重，实际混合运算则交由图像处理流程完成。
由于 AI 模型毋须再自行处理 HDR 颜色操作，计算资源可以集中在更适合神经网络处理的工作。另外，Sony 亦重新设计历史画面资料的连接方式，改善模型的梯度传递，使网络能学习更长时间跨度的画面关系。
Sony 与 AMD 亦加入在输入空间运作的椭圆高斯滤波器（elliptical Gaussian filter），目标是在升频倍率增加时仍维持效率，改善初代 PSSR 在 2.5 倍及 3 倍影像重建时遇到的问题。
Craig 展示的结果显示，新模型除了提升影像质素及时间稳定性，在较低输入解像度下改善尤其明显，同时亦减少 GPU 执行时间及记忆体使用量。模型训练成本同样大幅下降，由初代 PSSR 约需要 4 个 GPU-months，缩短至 PSSR 2 少于 1 个 GPU-week。
报道同时提到，PS5 Pro 未来韧体更新将加入「Improve PSSR Image Quality」选项，让支援游戏可预设以新版 PSSR 取代原有升频模型。
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