Apex Neural Rendering: DLSS-Konkurrent bringt KI-Frame-Generation auf alle GPUs

Worum es geht

Nvidias DLSS bekommt Konkurrenz von einem kleinen Anbieter. Das Entwicklungsunternehmen Apex Compute hat am 11. November 2026 auf X das Paket Apex Neural Rendering (ANR) vorgestellt. Es umfasst drei KI-Techniken, die man von DLSS kennt: Frame Generation, Super Resolution und Ray Reconstruction. Im Unterschied zu Nvidias Lösung, die vor allem auf eigenen Grafikkarten läuft, soll ANR mit GPUs aller großen Hersteller funktionieren, auch mit mehreren Jahre alten Modellen.

Verfügbar ist bislang nur ein Teil davon: Die Frame Generation (ANR FG) gibt es als Beta zum Download im GitHub-Repository des Unternehmens. Super Resolution und Ray Reconstruction befinden sich laut Apex Compute „noch im Training“ und sollen „bald“ erscheinen. Ein Datum nennt das Unternehmen nicht.

Was die drei Techniken machen

• Frame Generation: Eine KI berechnet zusätzliche Zwischenbilder und fügt sie zwischen den von der Grafikkarte normal gerenderten Bildern ein. Im 2X-Modus kommt auf jedes echte Bild ein künstliches, im 4X-Modus kommen drei. Die angezeigte Bildrate steigt dadurch deutlich. Der Haken: Die Berechnung kostet Zeit und kann die Eingabeverzögerung erhöhen, also die Zeit zwischen Mausklick und Reaktion auf dem Bildschirm.
• Super Resolution: Das Spiel wird in niedrigerer Auflösung berechnet, und eine KI rechnet das Bild auf die Zielauflösung hoch. Das spart Rechenleistung.
• Ray Reconstruction: Bei Raytracing, also der physikalisch genauen Berechnung von Licht und Spiegelungen, entstehen verrauschte Bilder. Eine KI glättet dieses Rauschen.

Welche Hardware und Systeme unterstützt werden

Laut der offiziellen Projektseite und dem X-Post des Herstellers läuft ANR auf:

Als Betriebssysteme nennt Apex Compute Windows 10 und 11, Linux sowie SteamOS über Proton, die Kompatibilitätsschicht, mit der Windows-Spiele unter Linux laufen. Dazu kommt macOS 26 oder neuer. Die am 12. November erschienene Version FG V.B13 enthält laut shiftdelete.net ein Testkit für Apple Silicon. Damit soll man ANR FG unter Metal direkt mit Apples eigener Zwischenbildberechnung MetalFX vergleichen können, und zwar anhand derselben Bilder.

Das ist der eigentliche Reiz des Projekts. Nvidias DLSS Frame Generation läuft nur auf neueren RTX-Karten. Besitzer einer GTX 1660, einer Radeon RX 5700 oder eines Steam Deck hatten bisher keinen Zugriff auf eine vergleichbare KI-Lösung.

Die Zahlen des Herstellers und ihre Tücken

Apex Compute wirbt auf X mit „bis zu 2,4-fach höherer Leistung und höherer Bildqualität als Nvidia DLSS“. Alle Messwerte stammen vom Unternehmen selbst. Die Tabelle auf der offiziellen Seite bezieht sich auf eine GeForce RTX 5090 bei 3840 × 2160 Pixeln (4K):

Wie shiftdelete.net nachrechnet, ergibt das nur einen Vorsprung von etwa dem 1,25-Fachen und nicht die beworbenen 2,4. Die höhere Zahl stammt aus einem separaten Diagramm auf X mit den Werten 0,34 / 0,53 / 1,13 für ANR gegenüber 0,81 / 1,08 / 1,27 für Nvidias DLSS-G in den Modi 2X, 3X und 4X. Eine Einheit steht in dem Diagramm nicht. Nur das 2X-Paar (0,34 zu 0,81) kommt in die Nähe der Werbeaussage. Die beiden Veröffentlichungen beschreiben also offenbar unterschiedliche Messungen.

Auffällig klein ist die Datei mit den Gewichten des neuronalen Netzes. Laut Hersteller ist sie nur 0,17 MB groß. Apex Compute spricht von einer „neuen Architektur“, die aktuelle Spitzenmodelle übertreffe. Details zu dieser Architektur hat das Unternehmen nicht veröffentlicht.

Auch zur Bildqualität gibt es eine Herstellertabelle für den 2X-Modus, inklusive 95-Prozent-Konfidenzintervallen:

Diese Metriken vergleichen berechnete Bilder mit Referenzbildern und schätzen, wie stark ein Mensch die Unterschiede wahrnimmt. Höhere Werte sind besser. Dazu zeigt Apex Compute Vergleichsbilder, unter anderem aus „The Last of Us Part II“. Laut BornCity sollen darin weniger Geisterbilder zu sehen sein, also die typischen Schlieren an bewegten Objekten.

Installation: nichts für Einsteiger

Die Beta gibt es in zwei Paketen: anr-fg-full für Spiele, in denen OptiScaler noch nicht installiert ist, und anr-fg-addon für Spiele, die OptiScaler bereits nutzen. OptiScaler ist ein Community-Tool, das sich in Spiele einklinkt und deren Upscaling- und Frame-Generation-Schnittstellen auf andere Techniken umleitet. Man muss Dateien in den Installationsordner jedes einzelnen Spiels kopieren. Im Spiel wählt man dann die vorhandene Option für Nvidia Frame Generation, und dahinter arbeitet ANR. Eine offizielle Unterstützung durch die Spielehersteller ist das nicht. Wie IT之家 und Notebookcheck betonen, dürfte die Kompatibilität von Spiel zu Spiel deutlich schwanken.

Erste Erfahrungen aus der Community gibt es bereits. Laut BornCity testete ein Nutzer am 11. November die Beta in „Dragon's Dogma 2“ auf einer AMD Radeon RX 7900 XT in 4K, zusammen mit AMDs Upscaler FSR 4.1.2. Er berichtete von 120 Bildern pro Sekunde, geringer Eingabeverzögerung und keinen sichtbaren Bildfehlern. Das ist ein Einzelbericht und kein systematischer Test.

Einordnung

ANR greift eine echte Lücke an. KI-Frame-Generation ist bisher stark an einzelne Hersteller und neue Kartengenerationen gebunden. Eine Lösung für alle Hersteller, auch für ältere GPUs, Handhelds und Macs, wäre für viele Spieler attraktiv. Ein winziges Netz und ein geringer Speicherbedarf würden gut zu schwächerer Hardware passen.

Vorsicht ist trotzdem angebracht. Alle Leistungs- und Qualitätswerte stammen vom Hersteller. Die beworbenen 2,4-fach höheren Leistungswerte lassen sich aus der eigenen offiziellen Tabelle nicht direkt ablesen. Gemessen wurde auf einer RTX 5090, ausgerechnet der Karte, die für die Zielgruppe der älteren GPUs am wenigsten aussagekräftig ist. Und wie die Fachmedien anmerken: Ein schneller berechnetes Zwischenbild bedeutet nicht automatisch eine bessere Gesamtleistung oder eine spürbar geringere Eingabeverzögerung im echten Spiel. Unklar ist außerdem, wer hinter Apex Compute steht und wie die Lizenzbedingungen aussehen. Ob ANR ein ernsthafter DLSS-Konkurrent wird, hängt von unabhängigen Tests ab und davon, ob Super Resolution und Ray Reconstruction tatsächlich erscheinen. Auch AMD arbeitet an eigenen Neural-Rendering-Techniken, der Wettbewerb wird also enger.