Arm NSS 原生集成团结引擎，拓展移动游戏的画质与性能空间

Arm 与 Unity 中国共同推进了 Arm NSS（Neural Super Sampling，神经超级采样）在团结引擎通用渲染管线（URP）中的原生集成。开发者可以在 Universal Render Pipeline (URP) Asset 中配置 NSS，通过编辑器检查、运行时能力判断和 Rendering Debugger，评估Arm神经超级采样在实际项目中的画质与性能表现。

Arm NSS 已在团结引擎 1.11.0 中提供原生支持，后续会持续迭代优化。本文介绍这项集成的技术原理、主要功能和开发工作流，具体开放进展可关注官方发行说明。

以低分辨率渲染，重建高分辨率画面

更高分辨率、更丰富的光影与材质细节、更稳定的帧率，是移动游戏持续追求的目标。提高分辨率会增加像素着色、纹理采样和资源读写开销，提高帧率则要求设备在更短时间内完成这些工作。对于长时间运行的游戏，团队还需要考虑功耗表现。

Arm NSS 通过低分辨率渲染与神经重建，为开发者提供了调整 GPU 预算的空间。引擎先渲染低分辨率颜色画面，再结合深度、运动矢量、亚像素采样偏移和历史状态，重建目标分辨率输出。

下方的效果展示采用 1400 × 630 输入、2800 × 1260 输出，对比 NSS 与 FSR + TAA。输入的宽、高分别为目标分辨率的一半，对应四分之一的基础渲染像素数。开发者可以观察连续运动中的纹理、细线和边缘，以及遮挡变化后新露出区域的表现，评估降低基础渲染分辨率后的画面质量。

NSS 与 FSR + TAA 画面对比：观察连续运动中的纹理细节、边缘与遮挡变化。输入分辨率为 1400 × 630，输出分辨率为 2800 × 1260。

基础渲染像素数减少，会改变部分渲染工作的成本；整帧 GPU 时间还包含几何处理、阴影、后处理和 NSS 重建开销。因此，实际收益需要在相同设备、场景与输出目标下测量。

  神经网络如何参与重建

Arm NSS 结合当前帧与历史帧信息，获取运动矢量、抖动、深度等，通过神经网络预测上采样和重建所需的参数和滤波等信息，在着色器中进行处理，从而完成高分辨率画面的重建。神经网络并非直接生成最终高分辨率图像，而是为重建过程预测关键参数。这些参数参与空间细节重建和对历史信息的重投影及校正，帮助处理场景内的运动，材质细节与遮挡变化。

引擎持续提供重建所需的信息

超分的时序重建需要持续、准确的渲染数据。画面中的快速运动、细小几何和遮挡变化，既依赖重建策略，也依赖输入与历史状态是否有效。

团结引擎负责整理这些输入。对于特殊材质、顶点动画等，开发者可以通过调试视图检查输入是否与实际画面一致。

引擎还为启用 Arm NSS 的相机维护独立状态，由 SDK 管理历史画面。在分辨率或质量模式变化、收到历史重置请求，集成会更新相应状态，为后续重建提供有效的历史信息。

在 URP 中配置渲染比例与质量模式

使用包含 Arm NSS 支持的团结引擎与 URP，并启用 Arm 内置模块后，开发者可在实际生效的 URP Asset 中，通过 Quality > Advanced Upscaling Filter 添加 ArmNSS。列表中的显示名称为 Arm Neural Super Sampling (NSS)。

在 Arm NSS Settings 中，当前提供三种 NSS 质量模式（Quality Mode）：

质量模式与 Render Scale 独立配置。Render Scale 控制基础渲染分辨率，质量模式决定重建质量与处理成本的取舍。切换质量模式不会自动改变渲染比例。开发者可以比较各模式的画面与耗时，再根据项目目标调整 Render Scale。

当前 NSS 生效时的 Render Scale 下限为 0.4的比例。评估超分应选择小于 1.0 的比例；设为 1.0 时，当前路径不执行超分功能。例如，Render Scale 为 0.5 时，基础渲染的宽、高各减半，实际项目可结合内容选择合适的比例。

  平台与相机设置

当前Arm NSS在移动端路径主要面向 Android、IL2CPP、AArch64 与 Vulkan 1.3，设备驱动还需要原生支持 NSS 所需的 Arm ML Extensions for Vulkan。引擎会检查实际设备能力，确认 NSS 是否可用。

渲染配置使用 URP 的 Universal Renderer 兼容路径，关闭 Render Graph、开启 HDR，并关闭 MSAA。相机需开启后处理、关闭动态分辨率，并使用没有 Overlay 堆叠的 Base Camera。当前使用范围不包含 XR 和 Parallel Rendering。

引擎负责组织所需的深度、运动矢量和时序采样，开发者无需额外添加 NSS Renderer Feature，也无需另外叠加一个 TAA 重建过程。这里的 HDR 要求指渲染输入数据，并不要求玩家使用 HDR 显示屏。Arm后续也计划支持SDR渲染。

下面的配置录像展示了团结引擎 Editor 中的 NSS 设置流程，便于对照前述选项完成项目配置。

团结引擎 Editor 配置演示：在 URP 中启用 Arm NSS，并设置渲染比例、质量模式及相关选项。

编辑器检查与可观测的重建过程

团结引擎原生集成将NSS功能在编辑器的配置反馈纳入了日常开发流程。URP Inspector 会对 Vulkan、HDR、MSAA、目标平台及 Arm 模块等条件提供提示，Android 的 IL2CPP、AArch64 配置问题还提供相应修复入口。引擎运行时会根据实际设备和相机配置再次检查，决定是否执行 NSS。如果不支持NSS时会执行fallback超分方案（编辑器中Advanced Upscaling Filter选项选择）。

  使用 Rendering Debugger 检查输入与历史

开发者可在 Window > Analysis > Rendering Debugger 中，将 Map Overlays 设为 Arm NSS，查看低分辨率输入颜色、深度、运动矢量、历史颜色、遮挡变化掩码和时序反馈等信息。All Tiles 提供 4 × 4 调试总览，方便在同一画面中对照输入与中间状态。

当动态物体的重建表现不符合预期时，可以先检查运动矢量，再观察历史颜色与遮挡变化。对输入与中间状态的观察，有助于将画面问题定位到具体渲染环节。

  在 Windows Editor 中预览

Windows Editor 可通过 Vulkan 与仿真层运行 NSS，帮助团队开展接入和画面调试。设备缺少所需 Arm ML 扩展时，可用 -arm-ng-emulation 启动参数启用 Editor 内置的 Graph 与 Tensor 仿真层，并以普通用户权限启动 Editor。

Editor 预览用于验证工作流和重建输入。最终画质、GPU 耗时、功耗与持续负载表现，应在支持所需能力的目标 Android 设备上评估。

  条件不满足时的回退

当 NSS 不满足使用条件时，引擎会执行fallback兜底超分方案（编辑器中Advanced Upscaling Filter选项选择）。已经进入 NSS 后，可检测的本帧准备失败会通过复制输入画面提供保底输出。这些处理有明确的检测范围，后续原生执行错误仍需结合日志诊断。

从 SDK 能力到引擎工作流

Arm 与 Unity 中国的工程协作覆盖算法、资源桥接、渲染管线、兜底方案和开发工具。

Arm Neural Graphics SDK 提供 NSS 算法与 GPU 执行能力；通过桥接适配层连接引擎 Vulkan 资源与 SDK；团结引擎负责每帧输入、执行位置、相机状态，兜底方案以及配置、调试和构建流程。

引擎负责每帧的数据准备与执行衔接，原生插件将渲染资源交给 SDK 完成重建，再将结果接回 URP 的后续处理与最终输出。底层对接由集成承担，开发团队可以在熟悉的工作流中围绕内容、质量设置和性能目标开展评估。

  Android 构建集成

Android 构建流程会根据目标平台的管线配置加入所需的 NSS 支持。开发者应使用包含相应 Android 支持的引擎，并将启用 NSS 的 URP Asset 配置到目标平台的 Graphics 或 Quality 设置中。

当前 Android 首期交付与验证以标准 AndroidPlayer 的 IL2CPP、AArch64、APK 路径为准。完成项目配置后，团队可进一步推进目标设备上的功能验证。

根据项目目标评估画质与净收益

对于像素着色与相关资源读写开销较高的项目，NSS 值得纳入技术评估。降低基础渲染分辨率可以减少部分 GPU 工作，但预处理、神经推理和重建也会增加成本。实际净收益取决于二者的关系，以及设备上剩余的瓶颈。

团队可先固定输出分辨率、场景和相机运动，再对比质量模式与渲染比例。画质评估重点观察连续运动中的细节稳定性、快速运动、遮挡变化和镜头切换；性能评估则比较整帧 GPU 耗时与 NSS 阶段开销。功耗和热表现，需要在固定目标帧率及持续负载下单独测量。

如果项目主要受 CPU 或游戏逻辑限制，减少像素渲染成本可能不会提高最终帧率。基础渲染像素数减少至四分之一，也不意味着整帧 GPU 时间同步减少 75%。

当扣除 NSS 开销后仍有预算结余，开发者可以将它用于更稳定的帧率、更复杂的光照、材质与后处理，或减少持续负载。明确项目目标后选择配置，有助于把技术收益转化为实际游戏体验。

从像素重建延伸至帧生成

Arm 与 Unity 中国的合作将继续向 NFRU（Neural Frame Rate Upscaling，神经帧率提升） 推进。NSS 重建一帧内部的像素，NFRU 则在渲染帧之间生成中间画面，探索更平滑的运动呈现。

当前 SDK 已包含帧生成相关能力，团结引擎原生集成仍是后续方向，具体开放安排将以官方进展为准。

欢迎关注团结引擎官方平台，了解功能更新、开发资料与技术交流入口。我们也期待与开发者交流 NSS 在实际项目中的需求和实践，共同推进神经图形能力在移动游戏中的应用。

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