كيفية تحقيق خوارزمية عالية الدقة عالية الدقة لتحقيق 480p 4K

أعتقد أن الكثير من الناس يحبون مشاهدة الأفلام والرسوم المتحركة وما إلى ذلك، سواء كانوا يراقبون أو مشاهدة مقاطع فيديو عالية الدقة عالية الدقة في المشاهدة المحلية، وإحضار تجربة عرض أفضل. ولكن بالنسبة لتلك الحنين، قد لا يكون محظوظا جدا. في الماضي، قد لا تصل دقة العديد من الأفلام القديمة والأفلام القديمة والأفلام القديمة إلى 720 بكسل، مما يؤدي إلى تجربة مشاهدة تجربة، بعد كل شيء، في هذا العصر، موارد منخفضة، موردة منخفضة للغاية تاريخ.

في الواقع، حتى لو نظرت إلى الصناعة بأكملها، فإن عدم وجود محتوى عالي الدقة فائقة الوضوح هو أيضا نقطة الألم حيث توجد الصناعة عموما. إطلاق الرماية غير المكتملة، إطلاق النار، مستوى الإنتاج غير ناضج، أصبح النقص في التكنولوجيا حظر العثرة الذي يعيق تطوير الصناعة، من أجل تحسين الطاقة الإنتاجية للغاية في الفيديو، مع توفير التكاليف، تتطلب تدخل ذكاء اصطناعي، خوارزمية فائقة الدقة هي طريقة جيدة لحل هذه المشكلة.

ليس على دراية خوارزمية الدقة الفائقة. قد لا يكون الكثير من الناس أمام الشاشة مألوفا، ولكن تم ذكر واحد DLSS أو FSR أو XESS، يجب أن يكون اللاعبون اللعبة قد حصلوا عليها، على الرغم من أنها ليست هي نفسها، ولكن من النتائج في الرأي، يمكن لهذه التقنيات الثلاث تحسين قرار اللعبة وإحضار تجربة ألعاب أفضل. قد يقال خوارزمية فائقة الدقة اليوم، بمعنى ما، ويمكن القول أن تقنية FSR في AMD تشبه تماما.

Image Super Defange مشاكل البحث هو كيفية الحصول على صورة عالية الدقة عند إدخال صورة منخفضة الدقة، ويمكن أن تعطي خوارزمية الاستيفاء للصورة التقليدية هذا التأثير إلى حد ما، مثل أقرب الاستيفاء الجار، واستيفاء الجنس مزدوج الجنس واستيفاء مزدوج، وما إلى ذلك، لكن هذه الخوارزميات حققت تأثيرات صور عالية الدقة ليست مثالية.

من حيث معالجة الصور، خوارزمية أخرى شهيرة Waifu2x، والتي تستخدم الخوارزمية SRCNN التنافسية، SRCNN هي أول خوارزمية فائقة الدقة باستخدام بنية CNN (أي بناء على التعلم العميق)، وسوف تستخدم عمق خوارزمية عملية الطريقة يتم تحقيق التعلم، وتأثير أفضل من التكامل التقليدي متعدد الوحدات. عملية SRCNN هي كما يلي: أولا أدخل المعالجة المسبقة. يتم توسيع صورة LR الدقة المنخفضة المدخل باستخدام خوارزمية BICUBIC لتوسيع الحجم المستهدف. ثم الهدف من الخوارزمية التالية هو الحصول على صورة ل LR المقارنة بين المدخلات LR، من خلال عملية شبكة التناسف، للحصول على صورة ل Super-dide SR، بحيث يشبه صورة HR عالية الدقة لل الصورة الأصلية.

تقنية AI Super Decorder هي اتجاه في مجال تكنولوجيا إصلاح الصور. أثناء إنتاج فيديو أنيمي، غالبا ما توجد سلسلة من معالجة الإشارات الرقمية، بما في ذلك المسنن، هالة، كتلة اللون، علاج الضوضاء، معالجة خط الطمس، إلخ، في الماضي، يحتاج عمال الفيديو في كثير من الأحيان إلى تذوق المصدر، بطريقة مختلفة يتم تحليل الشظايا في قرار الحزام الرئيسي، ويتم الإصلاح اليدوي بواسطة سلسلة من المرشحات، مما يؤدي إلى تكلفة بشرية كبيرة.

بطل الرواية اليوم هو أداة Cugan الحقيقية لمختبر B Station AI (عنوان المشروع:https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/real-cugan.)، طالما أنه يستخدمه، يمكن زيادة جودة صورة الرسوم المتحركة بنسبة 2 إلى 4 مرات، وهي غير فعالة تقريبا.

NEW-CUGAN FULL.LAY LEOR CACKADED-NET-NET على غرار الشبكات العامة (ريال، شبكة مواجهة توليد U-Net Style U-Net)، باستخدام نفس هيكل شبكة الرسوم المتحركة مثل Waifu2x، ولكن بسبب بيانات التدريب الجديدة وأساليب التدريب، وبالتالي تشكيل معايير مختلفة وطرق التفكير.

من التفاصيل الفنية، سيقوم Real-Cugan بمعالجة إطار Anime أولا، ثم استخدم نموذج نقاط جودة الصورة لتسجيل كتلة المرشح للحصول على مجموعة تدريب كتلة صور عالية الجودة عالية الجودة. ثم استخدم خوارزمية تدهور متعددة المراحل للحصول على صورة فرط الأصفار للحصول على صورة منخفضة الجودة من خلال السماح لطراز AI للتعلم، وتحسين عملية إعادة الإعمار للصور ذات الجودة المنخفضة بصور عالية الجودة. بعد التدريب، الثانوي الحقيقي العنصر منخفض. الصورة تؤدي معالجة عالية الوضوح.

يدعم Real-Cugan الدقة الفائقة 2x \ 3x \ 4x Times، مما يدعم 4 كثافة الحد من الضوضاء والإصلاحات المحافظة، يدعم نموذج 3 مرات / 4 مرات 2 كثافة الحد من الضوضاء والإصلاحات المحافظة، وإذا كنت مستخدمي Windows، فإن المؤلف جاهز أيضا لإعداد نسخة Windows-GUI.https://github.com/justin62628/squirrel-rife/releases/tag/v0.0.3. ،تحميليمكن استخدام العمل في وقت لاحق.

مقارنة مع WAIFU2X (CUNET) و Real-Esrgan (Anime6b)، فإن ميزة حقيقية من وكالة الأنباء الحقيقية هي أيضا أكثر وضوحا. أجرى المؤلف أيضا موجة من المقارنة، على النحو التالي:

حاليا بلد OGV في محطة B"الموسم 2 من شارع تشن سول"لقد أطلقت بالفعل إصدار دقة 4K من العمق الزائد. أعتقد أنه في المستقبل، ستكون أكثر إصدارات إعادة تعيين HD أيضا على الطريق، يتم تعزيز تطوير تكنولوجيا منظمة العفو الدولية من جميع الزوايا.