目前该项目仍有限制。解开而是发布一个独立实现 ，附带基于Google Filament引擎的被彻n版演示渲染器，但足以证明DLSS 5的底破神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。连全部75个中间块边界的解开输出都逐字节吻合 。开源Vulkan版发布" />
更具突破性的发布是WebGPU移植版 。
该网络采用U-Net架构 ，被彻n版
性能方面 ，发布结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer
，被彻n版模型权重约141MiB
。底破DLSS 5的解开完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。它也不是即装即用的游戏模组
，但未实现DLSS超分辨率功能 。512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，4K为29.3毫秒 。这些数据表明 ，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，用户需自行提供
。768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒
，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，1080p为7.8毫秒 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示
，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，仓库不包含英伟达的专有模型权重
，
日前据报道，完全在浏览器中运行
。
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” 。
该项目的核心突破在于 ，支持运动矢量和时序反馈 ，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。不仅是最终画面 ，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，