El problema es que frame generation funciona realmente bien cuando ya tienes una tasa de frames buena de partida, mientras que dl super resolution del dlss 2 funcionaba en cualquier escenario bien para subir frames. Por eso DLSS2 ha tenido tan buena rececpión y se tiene muy en cuenta en el rendimiento de juegos pero FG no. Que en vez de 120 frames podrás tener 240frames no le vende una gpu a nadie y están con esa cantinela como principal reclamo para compensar el salto real en raster.
Esas tasas tan altas son interesantes para el modo competitivo extremo, y nadie que juegue en competitivo en su sano juicio va a querer ganar fotograma por generación, pero si va a querer ganar frames reales con dlss2, por ejemplo.
Si pillo una 5000 agradezco que me permita pasar de 60 a los 144fps que da mi monitor pero lo que primeramente me interesa es llegar mínimo a 60fps con 1440p en ultra y path tracing primero sin que haya que inventarse frames, y en ese sentido el salto no es tan grande. Si por deep learning se hubieran sacado de la manga algo que ayudara a aligerar el frame real como el denoising del rt o el dlss 2 hubiera sido más vendible y atractivo en todos los escenarios, pero refinar el frame generation para Que te pase de 120 a 240 frames, o de 60 a 180fps, pasando.
