到目前為止，AMD已在FidelityFX超級分辨率（FSR）內使用人工智能。即使更新為FSR 3.1，時間上的尺度仍然存在 - 但是，使用FSR 4，這將改變，正如公司已經確認的那樣。
在“ Gpuopen”中提到的開發人員博客中，AMD現在談論即將到來的圖形功能：據此博客條目開發人員目前專注於研究實時進行治療， 這可能FSR 4的一部分。在這一點上，製造商的確認仍在待處理中。
- 根據開發人員的說法，這項工作主要是關於Neuralen Denoiser，嘈雜的圖片應由有限數量的“射線樣品”清理 - 即äZu Nvidia射線重建。
- 這項貢獻並未明確稱為競爭，但是該假設已由參與研究的AMD工程師Mateusz Maciejewski在X/Twitter上確認：
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病理結構如何實際工作 - 射線重建如何發揮作用？
基本上是指一種應該模擬全局照明的算法。
- 非常簡化：在“真實”療法中，使用了每個像素的數千個光線的計算。單個光線的結果 - 也是»主要光線«呼叫 - 平均；單個像素的亮度是從中確定的。
- 和 ”中學射線«進行間接照明的相同計算； »»陰影射線“但是，他們負責確定陰影表面上是否有一個點。
- 病理學是指所有三種射線類型的計算的組合當涉及虛擬空間中照明的逼真模擬時，被認為是不舒張的。
關於可用的計算能力，幾乎不能引起“真實”的病理結構，這就是為什麼在電影中進行不同算法的原因光子映射或者 ”重要性抽樣«要使用。即使這樣，單個框架的渲染也可能需要幾個小時。
為了獲得合理的實時計算，NVIDIA和AMD很快 - 減少用於計算的射線數量。但是，另一個問題是：隨著射線數量減少，圖片越來越急忙。
- 之內NVIDIA射線重建用於用作Dinoiser並消除噪聲的神經元網絡；此外，場景的細節是通過這樣的神經網絡重建的。
- Der Clou bei AMD：與NVIDIA相反，場景的轉化和高度縮放的重建應在單個神經網絡中進行，然後應隨後從中遵循“高質量圖像”。博客條目還提供了示例圖片：
來源和RX-6000兼容性作為FSR 4的指示？
邁克·伯羅斯（Mike Burrows）擔任AMD部門“高級圖形計劃”的副總裁，他表明這是FSR 4的功能。
根據Burrows的說法，仍在開發的病原模型rDNA 2（RX 6000）也rDNA 3（RX 7000）可用，隨著後期的歸功於可用的AI加速器以及WMMA函數當然，應該有更多的表現。
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“一如既往”，新技術應該是開源解決方案與以前的FSR代相似的AMD相似。
- 鑑於來源和與較舊的GPU的兼容性，因此在FSR 4中實現新的超級抽樣和探路方法是理想的選擇。但是，具體的確認仍在等待中。