[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-NVIDIA--DLSS":3,"tool-NVIDIA--DLSS":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",152630,2,"2026-04-12T23:33:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":91,"difficulty_score":92,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":102,"github_topics":76,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":103,"updated_at":104,"faqs":105,"releases":106},7025,"NVIDIA\u002FDLSS","DLSS","NVIDIA DLSS is a new and improved deep learning neural network that boosts frame rates and generates beautiful, sharp images for your games","DLSS（NVIDIA 深度学习超级采样）是一项基于深度学习的神经网络技术，旨在为游戏玩家带来更流畅的帧率和清晰锐利的画面体验。它主要解决了高性能图形渲染与硬件算力之间的矛盾：在传统渲染中，提高分辨率往往会导致帧率下降，而 DLSS 通过智能算法，允许显卡以较低分辨率渲染图像，再将其高质量放大至目标分辨率，从而在显著提升运行速度的同时，保持甚至超越原生画质的视觉效果。\n\n这项技术特别适合游戏开发者、图形工程师以及拥有 NVIDIA RTX 系列显卡的玩家。对于开发者而言，DLSS 提供了完善的 SDK，支持 DirectX 11、DirectX 12 和 Vulkan 等主流图形接口，便于轻松集成到各类项目中；此外，其配套的 NVIDIA 图像缩放（NIS）模块还提供了跨平台的空间缩放与锐化方案，进一步增强了兼容性。普通玩家则能直接在支持的游戏中开启该功能，无需复杂设置即可享受画质与性能的双重提升。\n\nDLSS 的核心亮点在于利用 AI 模型“脑补”画面细节，而非简单的像素拉伸，这使得它在处理动态场景时依然能保持极高的稳定性与清晰度，是目前实时渲染领域极具代表性的创新技术之一。","# DLSS\nPublic repo for NVIDIA RTX DLSS SDK. \nThe DLSS Sample app is included only in the releases. \n\n## NVIDIA Image Scaling SDK\nThe NVIDIA Image Scaling SDK provides a single spatial scaling and sharpening algorithm for cross-platform support. It contains compute shaders that can be integrated with DX11, DX12, and Vulkan. For more information visit https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIAGameWorks\u002FNVIDIAImageScaling.\n\nTo get the NVIDIA Image Scaling SDK submodule use the following command\n```\n$ git clone --recurse-submodules https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FDLSS.git\n```\nor if you already have clonned the DLSS repository and didn't use --recurse-submodules\n```\ngit submodule update --init --recursive\n```","# DLSS\nNVIDIA RTX DLSS SDK 的公开仓库。\nDLSS 示例应用程序仅包含在发布版本中。\n\n## NVIDIA 图像缩放 SDK\nNVIDIA 图像缩放 SDK 提供了一种跨平台支持的空间缩放和锐化算法。它包含可与 DirectX 11、DirectX 12 和 Vulkan 集成的计算着色器。更多信息请访问 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIAGameWorks\u002FNVIDIAImageScaling。\n\n要获取 NVIDIA 图像缩放 SDK 子模块，请使用以下命令：\n```\n$ git clone --recurse-submodules https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FDLSS.git\n```\n或者，如果您已经克隆了 DLSS 仓库但未使用 `--recurse-submodules` 参数：\n```\ngit submodule update --init --recursive\n```","# NVIDIA DLSS SDK 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows 10\u002F11 (64-bit) 或 Linux。\n*   **显卡硬件**：NVIDIA GeForce RTX 系列显卡（支持 DLSS 功能）。\n*   **图形 API**：DirectX 11, DirectX 12 或 Vulkan。\n*   **开发工具**：\n    *   Git（用于代码克隆）。\n    *   支持上述图形 API 的编译器（如 Visual Studio 2019\u002F2022 或 GCC\u002FClang）。\n    *   NVIDIA Image Scaling (NIS) SDK 作为子模块包含在内，无需单独下载。\n\n> **注意**：DLSS 示例应用程序（Sample App）仅包含在官方发布的 Release 包中，源码仓库主要提供 SDK 集成所需的核心文件。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用以下命令克隆仓库并自动初始化子模块（包含 NVIDIA Image Scaling SDK）。\n\n### 方式一：全新克隆（推荐）\n使用 `--recurse-submodules` 参数一次性完成克隆和子模块初始化：\n\n```bash\ngit clone --recurse-submodules https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FDLSS.git\n```\n\n> **国内加速建议**：如果直接连接 GitHub 速度较慢，可使用国内镜像源（如 Gitee 镜像，若有）或配置 Git 代理。若使用标准 GitHub 地址受阻，可尝试：\n> ```bash\n> git clone --recurse-submodules https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fmirror\u002FNVIDIA-DLSS.git\n> ```\n> *(注：请根据实际可用的最新镜像地址替换上述 URL)*\n\n### 方式二：已有仓库补充子模块\n如果您已经克隆了仓库但未加载子模块，请在项目根目录下执行：\n\n```bash\ngit submodule update --init --recursive\n```\n\n## 基本使用\n\nDLSS SDK 主要通过集成 Compute Shaders 到您的渲染管线中使用。以下是集成的核心逻辑简述：\n\n1.  **引入头文件**：在您的 C++ 项目中包含 DLSS SDK 提供的头文件。\n2.  **初始化**：创建 DX11、DX12 或 Vulkan 设备上下文，并调用 SDK 初始化函数。\n3.  **着色器集成**：将提供的 Compute Shaders 编译并链接到您的图形管线中。\n\n**简易集成示例（伪代码逻辑）：**\n\n```cpp\n\u002F\u002F 1. 包含 SDK 头文件\n#include \"nvdlss.h\" \n\n\u002F\u002F 2. 初始化描述符 (以 DX12 为例)\nNV_DLSS_Descriptor desc = {};\ndesc.device = pDevice; \u002F\u002F 您的 ID3D12Device 指针\ndesc.width = renderWidth;\ndesc.height = renderHeight;\ndesc.outputWidth = targetWidth;\ndesc.outputHeight = targetHeight;\n\n\u002F\u002F 3. 创建实例\nNV_DLSS_Handle handle;\nNV_DLSS_Create(&desc, &handle);\n\n\u002F\u002F 4. 在渲染循环中执行缩放与锐化\n\u002F\u002F 绑定对应的 Compute Shader 并分发线程组\n\u002F\u002F NV_DLSS_Dispatch(handle, commandList, ...);\n```\n\n对于 **NVIDIA Image Scaling (NIS)** 的具体实现细节和完整 Shader 代码，请参考克隆后目录中的 `NVIDIAImageScaling` 子模块内容，或访问官方文档：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIAGameWorks\u002FNVIDIAImageScaling。","一位独立游戏开发者正在为一款快节奏的赛博朋克风格动作游戏进行最终优化，目标是在保持 1440p 高分辨率画质的同时，让中端 RTX 显卡也能稳定运行在 60 FPS 以上。\n\n### 没有 DLSS 时\n- 为了维持流畅度，开发者被迫将渲染分辨率降低至 720p，导致画面整体模糊，远处霓虹灯牌和精细纹理完全丢失细节。\n- 即使开启传统的时空抗锯齿（TAA），快速移动镜头时仍会出现严重的拖影和鬼影现象，破坏战斗体验。\n- GPU 负载长期处于 100% 满载状态，风扇噪音巨大，且帧率波动剧烈，最低帧经常跌破 40 FPS，造成明显卡顿。\n- 无法在保证画质的前提下引入更复杂的光照计算，场景氛围感大打折扣。\n\n### 使用 DLSS 后\n- DLSS 利用深度学习神经网络，以 720p 的低成本渲染输入，智能重建出清晰锐利的 1440p 输出图像，边缘细节完美还原。\n- 借助时序信息的精准预测，动态场景中的运动模糊更加自然，彻底消除了快速转身时的画面撕裂与重影。\n- 帧率稳步提升至 75 FPS 以上，GPU 占用率下降约 30%，释放出的算力可用于增强光线追踪效果，提升视觉沉浸感。\n- 玩家无需手动调整画质预设，DLSS 自动适配不同硬件，确保了从高端到低端 RTX 设备的一致高品质体验。\n\nDLSS 通过 AI 超分辨率技术，成功打破了传统渲染中“画质”与“性能”不可兼得的瓶颈，让高帧率与电影级画质在游戏中同时成为现实。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_DLSS_db7188bf.png","NVIDIA","NVIDIA Corporation","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FNVIDIA_7dcf6000.png","",null,"https:\u002F\u002Fnvidia.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"C","#555555",89.7,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"C++","#f34b7d",10.3,1293,112,"2026-04-12T18:38:50","NOASSERTION",4,"Windows, Linux","必需 NVIDIA RTX GPU (支持 DLSS 硬件加速)，具体显存大小未说明，需支持 DX11, DX12 或 Vulkan API","未说明",{"notes":97,"python":95,"dependencies":98},"该仓库为 NVIDIA RTX DLSS SDK 的公共代码库，示例应用程序仅包含在发布版本 (Releases) 中。项目包含一个 NVIDIA Image Scaling SDK 子模块，克隆时需使用 --recurse-submodules 参数或手动初始化子模块。核心算法通过计算着色器实现，集成于图形 API 中，而非独立的 Python 环境。",[99,100,101],"DirectX 11","DirectX 12","Vulkan",[15,14],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T13:34:54.130382",[],[107,112,117,122,127,132,137,142,147,152,157,162,167,172,177,182,187,192,197,202],{"id":108,"version":109,"summary_zh":110,"released_at":111},238844,"v310.5.3","NVIDIA DLSS SDK 310.5.3现已面向所有开发者开放：\n- 为DLSS光线重建新增了CUDA应用程序支持\n- 修复了若干Bug并提升了稳定性","2026-01-26T22:34:57",{"id":113,"version":114,"summary_zh":115,"released_at":116},238845,"v310.5.0","NVIDIA DLSS SDK 310.5.0现已面向所有开发者开放：\n  - 在DLSS超分辨率中新增L和M预设。\n  - 修复了若干Bug，并提升了稳定性。","2026-01-06T05:31:05",{"id":118,"version":119,"summary_zh":120,"released_at":121},238846,"v310.4.0","NVIDIA DLSS SDK 310.4.0现已面向所有开发者开放：\n- 错误修复与稳定性改进","2025-08-26T17:06:43",{"id":123,"version":124,"summary_zh":125,"released_at":126},238847,"v310.3.0","NVIDIA DLSS SDK 310.3.0现已面向所有开发者开放：\r\n- DLSS Transformer 模型正式退出测试版。\r\n- 修复了多个 bug，并提升了稳定性。","2025-06-25T16:19:05",{"id":128,"version":129,"summary_zh":130,"released_at":131},238848,"v310.2.1","NVIDIA DLSS SDK 310.2.0现已面向所有开发者开放：\n\n- 为DLSS超分辨率新增了预设K。\n- 为DLSS光线重建新增了预设E，该预设在次表面散射（SSS）的基础上，进一步支持景深引导缓冲。\n- 修复了若干Bug，并提升了稳定性。","2025-04-09T06:51:05",{"id":133,"version":134,"summary_zh":135,"released_at":136},238849,"v310.1.0","NVIDIA DLSS SDK 310.1.0现已面向所有开发者开放：\n\n- 新增对DLSS光线重建的支持。这包括全新的Transformer架构，可在启用光线追踪时提升稳定性并增强光照细节。\n- 新增一款处于测试阶段的DLSS超分辨率模型，采用Transformer架构，可进一步提升稳定性及运动细节表现。","2025-01-30T19:23:09",{"id":138,"version":139,"summary_zh":140,"released_at":141},238850,"v3.7.20","NVIDIA DLSS SDK 3.7.20 当前已面向所有开发者开放下载。\n\n错误修复与稳定性改进","2024-09-06T20:16:28",{"id":143,"version":144,"summary_zh":145,"released_at":146},238851,"v3.7.10","NVIDIA DLSS SDK 3.7.10现已面向所有开发者开放下载。\n\n错误修复与稳定性改进","2024-06-04T18:53:18",{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},238852,"v3.7.0","NVIDIA DLSS 超分辨率 SDK 3.7.0 现已面向所有开发者开放：\n\n- 新增 Alpha 超采样支持\n- 新增用于提升图像质量的预设","2024-04-03T16:00:38",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},238853,"v3.5.10","NVIDIA DLSS SDK 3.5.10现已面向所有开发者开放下载。\n\n错误修复与稳定性改进","2023-10-17T17:14:21",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},238854,"v3.5.0","NVIDIA DLSS SDK 3.5.0 is now available for download for all developers.\r\n\r\n- Bug Fixes & Stability Improvements","2023-08-29T18:54:33",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},238855,"v3.1.30","NVIDIA DLSS SDK 3.1.30 is now available for download for all developers.\r\n- Bug Fixes & Stability Improvements","2023-07-26T01:59:16",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},238856,"v3.1.13","NVIDIA DLSS SDK 3.1.13 is now available for download for all developers.\r\n\r\nChanged DLAA to be easily setup for developers\r\nBug Fixes & Stability Improvements","2023-06-06T22:08:31",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},238857,"v3.1.10","NVIDIA DLSS SR 3.1.10  is now available for download. Features include:\r\n\r\n- Performance and Optimization Improvements\r\n- Bug Fixes & Stability Improvements\r\n","2023-03-21T04:08:53",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},238858,"v3.1.0a","NVIDIA DLSS Super Resolution SDK 3.1 is now available for download for all developers.\r\n\r\nAdded ability to stay up-to-date with the latest DLSS improvements\r\nAdded ability to customize DLSS based on different scaling ratios and game content.\r\nUpdated DLSS Programming Guide for new API additions\r\nPerformance and Optimization fixes\r\nBug Fixes & Stability Improvements","2023-02-27T18:43:38",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},238859,"v3.1.0","NVIDIA DLSS Super Resolution SDK 3.1 is now available for download for all developers.\r\n- Added ability to stay up-to-date with the latest DLSS improvements\r\n- Added ability to customize DLSS based on different scaling ratios and game content.  \r\n- Updated DLSS Programming Guide for new API additions\r\n- Performance and Optimization fixes \r\n- Bug Fixes & Stability Improvements \r\n","2023-02-10T18:50:20",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},238860,"v2.4.0","NVIDIA DLSS SDK 2.4 is now available for download for all developers.\r\n\r\n- Updated DLSS Programming Guide to include Streamline.\r\n- Updated wording on RTX UI Developer Guidelines.\r\n","2022-03-23T05:04:29",{"id":193,"version":194,"summary_zh":195,"released_at":196},238861,"v2.3.3","This release contains:\r\n\r\n- Bug Fixes & Minor Improvements","2022-02-25T00:05:59",{"id":198,"version":199,"summary_zh":200,"released_at":201},238862,"v2.3.2","# Release Notes\r\nNVIDIA DLSS SDK 2.3.2 is now available for download for all developers.\r\n\r\n- Added NVIDIA Image Scaling SDK as a submodule","2022-01-11T19:55:36",{"id":203,"version":204,"summary_zh":205,"released_at":206},238863,"v2.3.1","NVIDIA DLSS SDK 2.3.1 is now available for download for all developers.\r\n\r\n- Performance and Optimization\r\n- Bug Fixes & Stability Improvements\r\n  - Fixed Sharpness slider issue","2021-10-04T18:26:45"]