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给爷爬 发表于 2019年8月27日 04:42:18 | 显示全部楼层
今天跟大家介绍一款动漫画面放大算法Anime4K,目前最热的开源、实时、视频动漫放大算法


https://github.com/bloc97/Anime4K

一周内该库在Github上收获2600+星,作者12天前在reddit上推介了该项目,也成为了大家的热门话题,引起极大关注!

为什么呢?

Anime4K完全没有使用深度学习、统计方法,而且速度非常快!

下图展示了使用Anime4K将动漫画面从1080p提升到2160p的效果:


(计算硬件Vega 64 GPU)时间仅需要3ms

与其他具有相同功能的开源库比较图:

Anime4K在画质效果最好的情况下,速度完全碾压!!
现有算法
作为一般规则,图像可以分解为两部分,其低频分量LR_U和高频残差r。
直观地,单图像超分辨率被定义为使用低频数据LR_U(模糊的低分辨率图像)恢复高频残差r。 常见的边缘细化算法,例如反锐化掩模[6]采用低分辨率图像,通过计算低分辨率图像与该图像的更低分辨率之间的差异来提取低分辨率图像的残差,然后它将这些残差变薄并锐化到最终将其添加到LR_U。此方法会产生现有锐化算法中常见的振铃和过冲。我们需要更好的东西,不会分散观众的注意力。
基于学习的算法接受LR_U并尝试用神经网络,稀疏字典或在图像中寻找自相似性来预测残差r。不幸的是,基于学习的方法对于实时应用来说现在太慢了,但我们不能忽视它们的有效性。诸如waifu2x或VDSR等算法远远优于任何其他通用升级算法。
但是,我们将利用这样的事实:我们的升级算法只需要处理单一类型的内容(动画),因此我们可能有机会匹配(甚至超越)基于学习的算法。

开源地址:
https://github.com/bloc97/Anime4K
原理细节详见:
https://github.com/bloc97/Anime4K/blob/master/Preprint.md#proposed-method

有人看的话再更新potplayer使用方法吧


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精彩评论4

大北北 发表于 2019年8月27日 10:32:03 | 显示全部楼层
给爷爬 发表于 2019-8-27 10:10
不会吧 我是能看到

刚才看不到,现在看到了
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 楼主| 给爷爬 发表于 2019年8月27日 10:10:15 | 显示全部楼层
大北北 发表于 2019-8-27 09:49
只有我一个人看不到图片吗?楼主图片没有啦

不会吧 我是能看到
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大北北 发表于 2019年8月27日 09:49:47 | 显示全部楼层
只有我一个人看不到图片吗?楼主图片没有啦
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michaellv 发表于 2019年8月27日 09:13:38 | 显示全部楼层
电影帧率23.976,也就是说每帧=41.7ms,如果Anime4K的upscaling渲染速度真的只是3ms,那么就极有应用价值了,不过动画片毕竟是画面比较简单,要是能应用在真人电影上,那么对于老影迷必将是趋之若鹜,求贤若渴般的存在了。

PS: madVR的NUG算法现在就已经算是鹤立鸡群了!不过话又说回来,如果4K视频真能彻底普及且制作精良,这样算法也没多大的用处。
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