TSR（Temporal Super Resolution）是 UE5 默认的上采样方案：内部以低分辨率渲染（比如 1080p 渲染→4K 输出），靠历史帧累积把细节重建回来。它一半是抗锯齿（TAA 的职责），一半是上采样（TAAU 想做的事），但实现上比两者都激进。代码在 Engine/Source/Runtime/Renderer/Private/PostProcess/TemporalSuperResolution.cpp（UE5.3）。
问题设定：信息量从哪来
先看清楚输入输出的信息量。4K 输出有 830 万像素，1080p 输入只有 207 万——单帧信息不足以填满输出，必须有别的信息源。TSR 的信息源是时间：相邻帧之间相机和物体的亚像素抖动（jitter）让每个采样点落在输出像素网格的不同位置，把多帧的偏移采样拼起来，理论上能逼近甚至超过原生分辨率的有效信息。
用采样理论说：jitter 把每帧采样点散布在输出网格上，N 帧累积后有效采样密度提升 N 倍。重建滤波器要做的就是在无噪声的前提下把这些样本加权合成。TSR 的质量上限由历史帧数×每帧抖动覆盖度决定，而不是当前帧的分辨率——这也是它和单纯放大的本质区别：放大不增加信息，TSR 增加。
历史验证：TAA 的幽灵问题在超分下放大
时序重建的通用难题是历史像素是否还代表当前像素：物体动了、被挡了、光照变了，历史样本就是"幽灵"（ghosting）。普通 TAA 里幽灵是一块拖影；TSR 里由于输入输出分辨率差 4 倍，一个历史样本的错误贡献会被插值到 4 个输出像素，幽灵问题更严重。
TSR 的验证分两道：
- 深度/运动向量重投影。当前帧像素 $p$ 经运动向量回溯到上一帧位置 $p'$，取历史颜色。这是所有时序方案的标配；
- 颜色邻域钳制（neighborhood clamp）。在当前帧像素周围取 3×3 邻域，把历史颜色钳制到邻域颜色的 min-max 范围内（有实现用 AABB 加软边界而不是硬 min-max）。超出范围说明历史不可信，向当前帧颜色拉回。
TemporalSuperResolution.cpp里对应History Validation一组 pass。
普通 TAA 做完这两步基本够用，TSR 多做了一步：双向验证的可分离。超分场景下历史帧的角色是"高分辨率细节的来源"，不是"去噪的 temporally累积"——所以 TSR 允许历史贡献超过传统 clamp 范围，但要用历史自身的置信度加权（历史帧在生成它的时候做了多少验证，置信度就存多少）。这让 TSR 在遮挡边缘比 TAA 更敢用历史，细节保留更好，代价是参数调错时闪爍（flickering）比 TAA 更难调。
与 TAAU 的差异：为什么 UE 要另起炉灶
TAAU（Temporal Anti-Aliasing Upsampling）在 UE4 后期就存在，思路一样（低分辨率累积+上采样），TSR 与之的差异值得专门说：
| 维度 | TAAU | TSR |
|---|---|---|
| 上采样比例 | 一般 ≤2× | 设计目标 2×，可更高 |
| 历史缓冲分辨率 | 输出分辨率 | 输出分辨率 |
| 重建滤波 | 固定核 | 自适应（按历史置信度） |
| 抖动序列 | 低分辨率网格内 | 输出分辨率网格（更细的抖动） |
| 去噪职责 | 依赖渲染端低噪输入 | 内置历史去噪，接受更噪的输入 |
关键在最后一行。TAAU 要求输入帧本身足够干净（SSAO、阴影等要先在低分辨率下收敛），否则上采样会把噪声也放大；TSR 把历史去噪纳入重建核，可以接受低分辨率下更激进的效果（更便宜的 SSAO、更少的阴影采样），把省下的预算让给主渲染。这是"上采样器吃掉整个渲染管线的去噪职责"的思路，也是 4K 输出配 1080p 渲染还能看的结构性原因。
实现要点：TSR 的 pass 链
TemporalSuperResolution 的 RDG 序列（简化）：History Resample（从上一帧 TSR 输出按运动向量重采样）→ Reject/Clamp（邻域验证，生成每像素的历史置信度）→ Depth Repair（处理深度不连续处的历史失效）→ Filter（空间滤波压残余噪声）→ Update History（写回历史缓冲，供下帧用）。其中 Depth Repair 一步是 TAA 里没有的：TSR 的历史缓冲是输出分辨率的，历史像素和当前像素的深度对应关系在低分辨率输入下更容易错位，需要专门处理半遮挡边缘。
代价与调优
TSR 不是免费的午餐，账单在这几处：
- 渲染分辨率降 1/4，GPU 时间大约省 30-40%（不是所有 pass 都按像素计费，vertex 密集和固定开销不受影响）；
- 显存增量：历史缓冲按输出分辨率存（颜色+置信度+深度），4K 下 ~100MB 级；
- 闪烁调优是主要维护成本：
r.TSR.*参数族里，History.Validation和History.GrandReprojection相关参数控制幽灵-细节的天平。闪得厉害先查运动向量是否正确（植被 WPO、皮肤骨骼的 motion vector 生成都容易漏），再动参数。
和 DLSS/FSR 的关系也值得说清：TSR 是引擎内的纯时序方案，不依赖专用硬件单元；DLSS 用 Tensor Core 跑网络超分，细节重建更敢猜（可能" hallucinate 细节"）。UE5 项目里两者可共存（DLSS 插件替换 TSR 的输出端），选择依据是目标硬件分布和内容类型——植被密集内容 DLSS 占优，风格化/手绘内容 TSR 更不容易出鬼影。
源码入口
- 主入口：
TemporalSuperResolution.cpp的AddTemporalSuperResolutionPasses； - 历史验证逻辑：
FilterTemporal、RejectShadingHistory相关函数，重点看 clamp 用的邻域构造方式； - 参数文档：控制台
r.TSR.前缀全部参数，r.TSR.History.ScreenPercentage控制输入渲染比例（默认 50%，即 4K 输出配 1080p 渲染）。
TSR 的工程价值在于把"分辨率"从渲染预算的硬约束变成了可分配变量——同样的 GPU 时间，原生 4K 跑 30fps 还是 1080p 渲染 + TSR 跑 60fps，这个选择权在发行前都是开放的。理解它的信息论本质，才能在调优时不至于陷入参数盲调。