Borderless Gaming, son bir haftada aldığı iki önemli özellikle dikkat çekti: Frame Generation ve DLSS 5 Neural Rendering desteği. Uygulamanın yeni Frame Generation özelliği, geliştirici Andrew Sampson’ın belirttiğine göre on binlerce saatlik oynanış verisiyle eğitilmiş genel amaçlı bir uygulamaya dayanıyor ve çalışmak için oyunda herhangi bir modifikasyon gerektirmiyor.
DLSS 5 NR tarafında da benzer bir yaklaşım izleniyor. Çözüm, bu yılın başlarında eklenen BGFX modu üzerinden çalışıyor. Bu mod, oyun penceresini compositor seviyesinde yakalayıp GPU efekt hattı üzerinden işleyerek farklı görsel efektlerin eklenmesine izin veriyor. Böylece mevcut araçlarda sık görülen DLL değiştirme, oyun dosyalarını düzenleme veya oyuna özel mod arama ihtiyacı ortadan kalkıyor.
Buradaki önemli fark, efektin NVIDIA yazılımını doğrudan çağırmaması. Sampson, modelin daha geniş GPU yelpazesinde çalışabilmesi için kuantizasyon, çalışma biçimi ve sinir ağı içindeki darboğazlar üzerinde değişiklik yaptığını söylüyor. Borderless Gaming, modeli NVIDIA’nın DLL’lerine yönlendirmek yerine doğrudan BGFX üzerinden çalıştırıyor. Resmi NVIDIA uygulaması yalnızca RTX 50 serisini desteklerken, bu sürümde RTX 3090 ile oyuna ve ayarlara bağlı olarak yaklaşık 30 FPS hedeflenebildiği belirtiliyor.
Güncelleme sonrası bazı kullanıcılar özelliğin uygulamayla birlikte otomatik geldiğini düşündü, ancak durum böyle değil. DLSS 5 efekti güncellemenin içine dahil edilmiyor, varsayılan olarak etkinleşmiyor, arka planda çalışmıyor ve kullanıcı özellikle kurmadıkça sistem kaynağı kullanmıyor.
Efekt, GitHub’da barındırılan tek bir shader dosyası olarak sunuluyor. Borderless Gaming artık GitHub depo adresi yapıştırılarak efekt ve preset kurulmasına izin veriyor. Kurulumdan sonra DLSS5-NR preset’i seçiliyor ve Windows tarafında Scaling (GPU) kullanılıyor. Efekt; güç, aydınlatma, yapı, stil ve işleme çözünürlüğü gibi ayarlanabilir seçenekler sunuyor. Yine de bu çözümün, NVIDIA’nın kendi 3D-Guided Neural Rendering uygulamasından ziyade DLSS 5 türevi bir yaklaşım olarak değerlendirilmesi daha doğru görünüyor.
