Como obter algoritmo de super-resolução de alta definição para atingir 480p 4k
Acredito que muitas pessoas gostam de assistir filmes, animação, etc, se estão assistindo ou assistindo, vídeos de alta definição e de alta resolução na visualização local e trazer uma melhor experiência de visualização. Mas para essas nostalgia, pode não ser tão sortudo. No passado, a resolução de muitos filmes antigos, filmes antigos e filmes antigos não podem chegar a 720p, o que leva à experiência de assistir experiência, afinal, nesta idade, baixo recurso, baixo recurso, é realmente um pouco fora de Encontro: Data.
De fato, mesmo se você olhar para toda a indústria, a falta de conteúdo super de alta definição é também o ponto de dor onde a indústria é geralmente existente. O tiro incompleto, o disparo, o nível de produção é imaturo, a escassez de tecnologia tornou-se um O bloqueio de tropeçamento que dificulta o desenvolvimento da indústria, a fim de melhorar a capacidade de produção do vídeo, enquanto economiza custos, exigindo intervenção de inteligência artificial, o algoritmo de super-resolução é uma boa maneira de resolver esse problema.
Não é familiarizado com o algoritmo de super-resolução. Muitas pessoas na frente da tela podem não ser familiares, mas uma mencionada DLSS, FSR ou XESS, os jogadores do jogo devem ter ganhado, embora não sejam iguais, mas dos resultados Em vista, essas três tecnologias podem melhorar a resolução do jogo e trazer melhor experiência de jogo. O algoritmo de super-resolução a ser dito hoje, em certo sentido, e a tecnologia da FSR da AMD pode ser bastante semelhante.
Image Super Resolução Problemas A pesquisa é como obter uma imagem de alta resolução ao inserir uma imagem de baixa resolução, e o algoritmo de interpolação de imagem tradicional pode dar esse efeito em certa medida, como interpolação vizinha mais próxima, interpolação sexual de linha dupla e dupla interpolação, etc, mas esses algoritmos alcançaram efeitos de alta resolução, não são ideais.
Em termos de processamento de imagens, outro algoritmo famoso WAIFU2X, que usa o algoritmo Convolutional SRCNN, o SRCNN é o primeiro algoritmo de super resolução usando uma estrutura CNN (ou seja, com base na aprendizagem profunda), ele usará a profundidade do processo de algoritmo. de aprendizagem é alcançado, e o efeito é melhor que a tradicional integração multi-módulo. O processo SRCNN é o seguinte: primeiro insira o pré-processamento. A imagem LR de baixa resolução inserida é ampliada usando um algoritmo bicúbico para ampliar o tamanho do alvo. Em seguida, o alvo do próximo algoritmo é obter uma imagem do comparativo comparativo de entrada LR, através do processo de rede de convolução, para obter uma imagem da super resolução SR, para que seja semelhante à imagem de RH de alta resolução de a imagem original.
A tecnologia AI Super Resolution é uma direção no campo da tecnologia de reparação de imagens. Durante a saída de vídeo de anime, muitas vezes há uma série de processamento de sinal digital, incluindo serrilhado, halo, bloco de cor, tratamento de ruído, processamento de linha borrada, etc., no passado, os trabalhadores de vídeo geralmente precisam provar a fonte, em diferentes Os fragmentos são analisados na resolução do cinto mestre, e o reparo manual é feito por uma série de filtros, o que causa grande custo humano.
O protagonista de hoje é a ferramenta Real-Cugan para o Laboratório da Estação B AI (endereço do projeto:https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/real-cugan.), Contanto que o use, a qualidade da imagem de animação pode ser aumentada em 2 a 4 vezes, e é quase ineficaz.
Real-Cugan's Full Nome Real Cascaded-U-Net-Styer Generative Redes Adversários (Real, Cascaded U-Net Generation Rede de confrontação), usando a mesma estrutura de rede de animação que o WAIFU2X, mas devido a novos dados de treinamento e métodos de treinamento, formando assim diferentes parâmetros e métodos de raciocínio.
A partir dos detalhes técnicos, o Real-Cugan processará o quadro de anime primeiro e, em seguida, usará o modelo de pontuação de qualidade de imagem para marcar o bloco de candidato para obter um conjunto de treinamento de blocos de imagem de anime de alta qualidade de alto nível. Em seguida, use um algoritmo de degradação multi-estágio para obter uma imagem do hipervarium para obter uma imagem de baixa qualidade, permitindo que o modelo AI aprenda, otimize o processo de reconstrução de imagens de baixa qualidade para imagens de alta qualidade. Após o treinamento, o Real Secundário O elemento é baixo. A imagem realiza processamento de alta definição.
A Real-Cugan suporta resolução de 2x \ 3x \ 4x vezes super resolução, que suporta 4 intensidade de redução de ruído e correções conservadoras, 3 vezes o modelo suporta 2 intensidade de redução de ruído e correções conservadoras, e se você é usuários do Windows, o autor também está pronto para preparar a versão do Windows-GUI.https://github.com/justin62628/squirrel-rife/releases/tag/v0.0.3. ,downloadO trabalho pode ser usado mais tarde.
Comparado com o WAIFU2X (Cunet) e Real-Esgan (Anime6b), a vantagem do Real-Cugan também é mais óbvia. O autor também conduziu uma onda de comparação, como segue:
Atualmente o país OGV na estação B"Temporada 2 da Zhen Soul Street"Já lançou uma versão de resolução de 4K do excesso de profundidade. Acredito que no futuro, mais versões de redefinição HD também estarão na estrada, o desenvolvimento da tecnologia AI está sendo aprimorado de todos os ângulos.
