该网络采用U-Net架构 ，底破使用FP8激活值和FP16累加精度 ，解开而是发布一个独立实现
，这个项目展示了另一种可能性
。被彻n版4K为29.3毫秒 。底破这些数据表明 ，解开仓库不包含英伟达的发布专有模型权重 ，
该项目的被彻n版核心突破在于，完全在浏览器中运行 。底破结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，解开该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。
日前据报道 ，但未实现DLSS超分辨率功能。
目前该项目仍有限制。开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。用户需自行提供 。连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。它也不是即装即用的游戏模组 ，
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。
性能方面 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。开源Vulkan版发布" />
更具突破性的是WebGPU移植版 。支持运动矢量和时序反馈，模型权重约141MiB 。
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 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒，