Как добиться алгоритма суперрелия высокой четкости для достижения 480P 4K

Я считаю, что многие люди любят смотреть фильмы, анимацию и т. Д., Независимо от того, наблюдаются ли они видео высокой четкости, высокого разрешения в локальном просмотре и приносят лучший опыт просмотра. Но для тех ностальгии это может быть не так повезло. В прошлом резолюция многих старых фильмов, старых фильмов и старых фильмов может не достичь 720p, что ведет к опыту просмотра опыта, в конце концов, в этом возрасте, низкий ресурс, низкий ресурс, это действительно немного из Дата.

На самом деле, даже если вы посмотрите на всю отрасль, отсутствие супер высокой четкости также является болевой точкой, где в целом существует неполная съемка, стрельба, уровень производства незрелый, нехватка технологии стала Ступкий блок, который препятствует развитию промышленности, чтобы улучшить ультрасную мощность производства видео, при сохранении затрат, требующих вмешательства искусственного интеллекта, алгоритм суперрелия, является хорошим способом решить эту проблему.

Он не знаком с алгоритмом суперрелия. Многие люди перед экраном могут не быть знакомыми, но одна упомянутая DLSS, FSR или Xess, игровые игроки, должно быть, заработали, хотя они не одинаковы, но из результатов Ввиду эти три технологии могут улучшить разрешение игры и принести лучший игровой опыт. Алгоритм суперрелия, который следует сказать сегодня, в некотором смысле, и технология FSR AMD можно сказать, что это очень похожа.

Image Super Resolution Проблемы исследования - это то, как получить изображение с высоким разрешением при вводе изображения с низким разрешением, а традиционный алгоритм интерполяции изображения может дать этому влиянию в некоторой степени, например, ближайшую интерполяцию соседа, двойную линию секс-интерполяции и двойную интерполяцию, И т. Д., Но эти алгоритмы достигали эффекты изображения с высоким разрешением, не являются идеальными.

С точки зрения обработки изображений, другой известный алгоритм WAIFU2X, который использует совокупный алгоритм SRCNN, SRCNN является первым алгоритмом супер-разрешения, использующим структуру CNN (т. Е. На основе глубокого обучения), он будет использовать глубину процесса алгоритма методом достигается обучения, и эффект лучше, чем традиционная многомодульная интеграция. Процесс SRCNN выглядит следующим образом: сначала введите предварительную обработку. Введенное изображение LR LR с низким разрешением увеличивается с использованием бикубического алгоритма для увеличения размера цели. Тогда целью следующего алгоритма состоит в том, чтобы получить изображение входного сравнительного размытого LR, через процесс совокупной сети, для получения изображения SR Super-Restorm, так что оно похоже на изображение HR высокого разрешения исходное изображение.

Технология AI Super Resolution - это направление в области технологии ремонта изображений. Во время выхода аниме видео часто часто есть серия цифровой обработки сигналов, в том числе зол, ореол, цветной блок, шумоподавление, обработка линии размытия и т. Д., В прошлом видео работники часто нужно образению источника, в разных Фрагменты анализируются в разрешении главного ремня, а ручной ремонт выполнен серией фильтров, что вызывает большую человеческую стоимость.

Сегодняшний главный герой - это инструмент Real-Cugan для LACTOR BETTOR AI Laboratory (адрес проекта:https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/real-cugan.), Пока он использует его, качество анимационного изображения может быть увеличено на 2-4 раза, и оно почти неэффективно.

Полное название Real-Cugan Real Cyscaded-U-Net-Style Plays (REAL, CASCADED U-NET CHEANCTION STEAL CONALE CONAFRONTATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONATIONAME), используя одну и ту же структуру сети анимации, как WAIFU2X, но из-за новых методов обучения и методов обучения, тем самым формируюсь Разные параметры и методы рассуждения.

Из технических деталей Real-Cugan сначала обработает Anime Cugan, затем используйте модель оценки качества изображения, чтобы набрать блок-кандидат, чтобы получить высококачественный набор высококачественных аниме, аниме. Затем используйте многоступенчатую алгоритму ухудшения деградации, чтобы получить гипервариумное изображение для получения низкого качества изображения, позволяя модели AI изучать, оптимизировать процесс реконструкции низкокачественных изображений на высококачественные изображения. После тренировки реальная вторичная Элемент низкий. Изображение выполняет обработку высокой четкости.

Real-Cugan поддерживает SUPER SUPER SUPER 2x \ 3x \ 4x, которые поддерживают 4 интенсивности шумоподавления и консервативных исправлений, 3 раза / 4 раза модели поддерживает 2 интенсивности шумоподавления и консервативных исправлений, и если вы являетесь пользователями Windows, автор также готов Чтобы подготовить версию Windows-GUI.https://github.com/justin62628/squirrel-rife/releases/tag/v0.0.3 СскачатьРабота может быть использована позже.

По сравнению с WAIFU2X (CUNET) и Real-Esrgan (Anime6b), преимущество реального Кугана также более очевидно. Автор также провел волну сравнения, как следует:

В настоящее время страна OGV в B станции B"Сезон 2 Zhen Soul Street"Он уже запустил версию разрешения 4K более глубокого. Я считаю, что в будущем больше версий сброса HD также будет на дорогах, разработка технологии AI усиливается со всех сторон.