过去几年，一大批新技术深刻改变了游戏体验。英伟达靠 DLSS 超分打开了局面，也为 PlayStation 自家的 PSSR、QSSR 等超分方案铺好了路；帧生成则让玩家更容易尝到高帧率的甜头，但这种流畅只停留在感知层面，真正决定手感的基础帧率并没有变。这至今仍是帧生成的头号难题，此外还有生成帧与渲染帧插值混合带来的画质问题。

PlayStation 显然清楚输入延迟这个痛点——目前只能靠英伟达 Reflex 之类的技术缓解，而它似乎打算用一项新专利里的帧预测技术彻底解决。

据 Patentlyze 发现，索尼 10 月 15 日提交的专利摘要写道：“帧生成超采样可包括：从图像流中的第一图像帧生成图像帧嵌入，并利用图像流中第一图像的图像帧嵌入，预测图像流中的合成第二图像帧。该合成第二图像帧在图像流中显示于第一图像帧之后。”

乍看之下，这跟英伟达 DLSS 帧生成的做法差不多，其实差别很大。帧生成是“在显示前，把机器学习模型生成的合成帧插入到 GPU 最后渲染的帧与其前一帧之间”；PlayStation 这项专利则是根据玩家预期的输入来预测下一帧，原理和现代格斗游戏（比如《街头霸王6》）用的回滚网络代码相同，只是复杂度完全不在一个量级。

专利解释道：“此处的用户输入可以与最后一张输入图像的生成同时发生（例如在 15 毫秒内），或在最后一张图像帧生成前不久发生（例如大于 15 毫秒但小于两秒）。其思路是用户输入与图像帧的生成相关联；例如，当游戏玩家按下跳跃键时，接下来几帧将是跳跃动画帧，编码器可以学习到这一点。”

这本质上是一种算法帧生成，如果实现得当，有望大幅削减输入延迟。“算法帧生成使用算法而非机器学习和神经网络来生成合成帧。根据本公开的各方面，算法帧生成可以使用运动矢量，或使用真实的前一帧与真实的最后一帧。”

最终，PlayStation 这项专利的帧预测技术会用一个编码器读取渲染帧、可选的运动矢量以及手柄输入，再由解码器输出一个生成帧，在下一个真实帧到来之前显示，并通过生成多个未来帧来覆盖多种可能情况。为降低预测错误的风险，系统还设有非 AI 的兜底方案。

有意思的是，专利并未提及现有游戏系统之外的额外硬件需求，因此这项技术有可能部署在现世代主机上。不过，考虑到系统的复杂性，以及在快节奏动作游戏或竞技射击游戏中反复预测失败会带来糟糕体验，短期内我们不太可能见到帧预测技术落地。

即便如此，这项 PlayStation 新技术和该公司正在研发的其他技术一样引人关注，其中包括一项能实时改写敌人行为的技术；如果实现得当，它有望在 4K 分辨率下带来极其流畅的游戏体验。正如与它有许多相似之处的回滚网络代码一样，这项技术很可能也会经历成长的阵痛，但绝对值得。

Francesco 于 2015 年加入 Wccftech 游戏板块后，迅速拓展了自己的电子游戏报道范围，包括深度报道、对业界标志性人物的采访，如 Grasshopper Manufacture 创始人、《英雄不再》创作者须田刚一（Suda51），《生化危机》系列创作者三上真司，Team NINJA 总裁、《仁王》系列总监安田文彦，以及《Silent Hill》创作者外山圭一郎；此外还包括评测，以及对 Gamescom 和 E3 等重大行业活动的现场报道。

不报道或写评测时，Francesco 会玩自己最喜爱的游戏类型，陪伴他的六只猫，阅读、创作音乐，并为他所在的前卫摇滚乐队弹吉他和打鼓。

在 Google 上关注 Wccftech，即可在你的信息流中获取我们更多新闻报道。