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Come raggiungere un algoritmo super-risoluzione ad alta definizione per ottenere 480P 4K

Yh. 2022-03-05 16:16:52

Credo che molte persone amano guardare film, animazione, ecc. Se stanno guardando o guardando, ad alta definizione, video ad alta risoluzione nella visione locale e portare una migliore esperienza di visione. Ma per quelle nostalgia, potrebbe non essere così fortunata. In passato, la risoluzione di molti vecchi film, vecchi film e vecchi film non possono raggiungere 720p, il che porta all'esperienza della visione dell'esperienza, dopo tutto, in questa età, bassa risorsa, bassa risorsa è davvero un po 'fuori Data.

Infatti, anche se guardi l'intera industria, la mancanza di contenuti super ad alta definizione è anche il punto del dolore in cui è generalmente esistente l'industria. Le riprese incomplete, le riprese, il livello di produzione è immaturo, la carenza della tecnologia è diventata a Blockbling Block che ostacola lo sviluppo del settore, al fine di migliorare l'ULTRA HD la capacità produttiva del video, risparmiando costi, che richiedono un intervento di intelligence artificiale, l'algoritmo di super risoluzione è un buon modo per risolvere questo problema.

Non ha familiarità con l'algoritmo di super risoluzione. Molte persone di fronte allo schermo potrebbero non essere familiari, ma una menzionata DLSS, FSR o XESS, i giocatori di gioco devono essere guadagnati, anche se non sono gli stessi, ma dai risultati In vista, queste tre tecnologie possono migliorare la risoluzione dei giochi e portare una migliore esperienza di gioco. L'algoritmo super-risoluzione da dire oggi, in un certo senso, e la tecnologia FSR di AMD si può dire che sia piuttosto simile.

 马赛克也能变高清 超分辨率算法如何实现480P变4K

Image Super Risoluzione Problemi La ricerca è come ottenere un'immagine ad alta risoluzione quando si entra nell'immagine a bassa risoluzione, e l'algoritmo di interpolazione dell'immagine tradizionale può dare questo effetto in una certa misura, come l'interpolazione del vicino più vicina, l'interpolazione del sesso della doppia linea e la doppia interpolazione, ecc., Ma questi algoritmi hanno ottenuto effetti di immagine ad alta risoluzione non sono ideali.

In termini di elaborazione delle immagini, un altro famoso algoritmo WAIFU2X, che utilizza l'algoritmo convolezza SRCNN, SRCNN è il primo algoritmo super risoluzione utilizzando una struttura CNN (cioè, in base all'apprendimento profondo), utilizzerà la profondità del processo algoritmo il metodo L'apprendimento è raggiunto e l'effetto è migliore della tradizionale integrazione multi-module. Il processo SRCNN è il seguente: prima inserisci la pre-elaborazione. L'immagine LR è stata inserita a bassa risoluzione è ingrandita utilizzando un algoritmo bicubico per ingrandire le dimensioni del target. Quindi l'obiettivo del prossimo algoritmo è quello di ottenere un'immagine del LR sfocato comparativo di input, attraverso il processo di convocazione della rete, per ottenere un'immagine della super risoluzione SR, in modo che sia simile all'immagine HR ad alta risoluzione di l'immagine originale.

La tecnologia AI Super Risolution è una direzione nel campo della tecnologia di riparazione delle immagini. Durante l'output del video anime, vi è spesso una serie di lavorazione del segnale digitale, tra cui seghettato, alone, blocco a colori, trattamento rumore, elaborazione della linea di sfocatura, ecc., In passato, i lavoratori video spesso devono assaggiare la fonte, in diversi I frammenti sono analizzati nella risoluzione della cinghia principale e la riparazione manuale è fatta da una serie di filtri, che causa un grande costo umano.

Il protagonista di oggi è lo strumento Real-Cugan per la stazione B Laboratorio Ai (indirizzo del progetto:https://github.com/bilibili/ilab/tree/main/real-cugan.), Finché lo usa, la qualità dell'immagine dell'animazione può essere aumentata da 2 a 4 volte, ed è quasi inefficace.

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Nome completo di Real-Cugan Retherstary Generative Cascaded-U-Net-Style Generative Rete (Real, Rete di confronto in stile U-Net Net Net), utilizzando la stessa struttura di rete di animazione come waifu2x, ma a causa dei nuovi dati di formazione e dei metodi di formazione, formando in tal modo diversi parametri e metodi di ragionamento.

Dai dettagli tecnici, Real-Cuugan elaborerà innanzitutto il telaio anime, quindi utilizzare il modello di punteggio della qualità dell'immagine per segnare il blocco candidato per ottenere un set di formazione di unione di immagini di immagine di alta qualità di milioni di livello. Quindi utilizzare un algoritmo di degradazione multistadio per ottenere un'immagine ipervarium per ottenere un'immagine di bassa qualità consentendo al modello AI di imparare, ottimizzare il processo di ricostruzione delle immagini di bassa qualità alle immagini di alta qualità. Dopo l'allenamento, il vero secondario L'elemento è basso. L'immagine esegue l'elaborazione ad alta definizione.

Real-Cuugan supporta la risoluzione 2x \ 3x \ 4x Times Times, che supporta 4 intensità di riduzione del rumore e correzioni conservative, 3 volte / 4 volte il modello supporta 2 intensità di riduzione del rumore e correzioni conservative, e se si sono utenti di Windows, l'autore è anche pronto Per preparare la versione di Windows-GUI.https://github.com/justin62628/squirrel-RIFE/RELEASS/TAG/V0.0.3. ,ScaricaIl lavoro può essere utilizzato in seguito.

Rispetto a Waifu2x (Cunet) e Real-ESRGAN (Anime6b), il vantaggio del Real-Cugan è anche più ovvio. L'autore ha anche condotto un'ondata di confronto, come segue:

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Attualmente il paese OGV nella stazione B"Season 2 di Zhen Soul Street"Ha già lanciato una versione con risoluzione 4K della profondità eccessiva. Credo che in futuro, anche più versioni di reset HD saranno anche sulla strada, lo sviluppo della tecnologia AI viene esaltato da tutti gli angoli.