日本电子维修技术 显卡A卡GPU OPENCL 人工智能神经网络运算照片无损




A卡GPU OPENCL 人工智能神经网络运算动漫图片壁纸照片分辨率无损放大。比用CPU算快12-15倍。
使用方法。直接把需要放大分辨率的图片或者图片目录批量选取后拖进去就可以了。
压缩包里面有2张测试用700P低分辨率图片。默认设置的放大到2K分辨率壁纸。可以拖进去放大后对比看下
效果比PS等普通图形处理软件放大出来的好很多。特别是对动漫壁纸低分辨率转高清有特效。
软件已经更新到最新版本的神经网络运行引擎。比以前老版本处理的速度更快效果更好些。需要放大到不同分辨率的情况只需从新设置下放大倍数了。比如要把700P的图片放大到4K。就是设置3840/700=5.486 倍

快照1.jpg (103.36 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 09:22 上传



c989004sample1.jpg (227.25 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 09:25 上传



链接: https://pan.baidu.com/s/1Wxtn2rAx57z6bMKB_Tc95A 提取码: mgfq

抽空又重新整理精简优化了下。更新了
waifu2x-snowshell_1.8.2 GUI 加2019最新版本的OpenCV 5.2.3 运算引擎。还有加入几种最新的AI信息数据库。包括处理普通相片的。
精简删除掉CPU软运算的引擎。和CUDA运算的引擎和相关文件。变成纯粹的OPENCL显卡运算方式。只要支持OPENCL显卡都能用。把软件包里面的其他AI运算引擎-复制替换到waifu2x-converter目录下的models_rgb中覆盖就可以变成处理普通相片和插画的版本。体积也比没精简前小了很多。顺便加入msvcp140.dll 软件需要VC运行库方便没装VC的。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ed2EMErpteZL-8ksIPMj6A 提取码: ttp7







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有点意思,下下来玩一玩。
感谢楼主

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那么,请试试看放大这张的效果?

1-small.jpg (17.71 KB, 下载次数: 1)

2019-1-7 09:34 上传





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终于能用A卡了。。
原先是N卡还是I卡专用来着

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我也是帮一做游戏插画的客户找的。更新引擎后设置好了。顺便分享给大家玩玩。
对插画和动漫壁纸有特效。

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噗,大佬你太坏了
苦力怕放大一百倍是苦力怕啊



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软件原理就是再低分辨率图片的基础像素上加以。神经网络算法和智能数据库引擎进行分析运算放大。
前提需要基础像素有足够的信息量。在生产上对于一些低分辨率的插画需要放大出图做海报印刷和广告喷绘比较方便。能节省不少设计人员的人工。


093431k7033zx431nnxx7y.jpg (17.72 KB, 下载次数: 1)

2019-1-7 09:39 上传



093431k7033zx431nnxx7y.jpg (76.76 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 09:39 上传







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可能只适合二次元图片。

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虽然看不懂道理,但似乎效果还是可以的呢~


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普通照片选将噪级别无的那个引擎。也能提升不少效果。特别是对妹子的照片自带美颜。真实照片放大了都偏二次元风格。。。。


原照片

004.jpg (32.04 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 10:09 上传



放大后的照片。图片太大JPG从新选了最高压缩。

003-1.jpg (215.86 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 10:09 上传






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树导师你贡献一张小像素的自拍吧,如果您作为三次元人类确实可以免疫这个软件的魔法的话,就不用害怕的!


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这软件是日本一个二次元宅做的目前还在不断的更新智能数据库引擎和各种照片分析数据中。
也有网页版本。N卡也有CUDA引擎专门的版本。
http://waifu2x.udp.jp/


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试了下赛璐珞风的效果都很好,其他的涂抹都太严重了,而且风格被修偏了,都有点偏向二次元。所以估计是训练数据是基于二次元的生成系算法。

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是的主要针对动漫和插画。真实照片转出来都偏向二次元风格。不过他们官网上有处理照片的引擎。

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怎能用a卡修图,亵渎神明。

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也有N卡CUDA的版本。主要是我这边客户做平面设计好多都是用的A卡。
https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe/releases

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新版外服。

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请问,有N卡版本吗?有壁纸想放大

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……这是什么邪教信仰……树魔导教?


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感觉用这个软件好些年了 然而翻了下gayhub 是个15年才开始的项目 emmmmmm

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黄教。

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这个是N卡CUDA的版本
waifu2x-caffe 1.2.0.1

https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe/releases


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2X 老婆?

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这就是你将来在小剧场里和主人公冲突的根本原因了!


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谢谢。 有机会试试看看和之前用的工具有什么区别。

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A卡看视频,N卡网速快,怎么能说亵渎

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那再过一个半小时就是全球直播的邪教现场?

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这不就是插值嘛,早几年就用过了,效果还行。咋个跟人工智能神经元扯上关系了

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做海报墙可以拿来一试

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它最早用的srcnn,嘛人工智能神经元本质也不是啥高大上的东西,扯上了就扯上了呗。
插值算法要简单很多。PS里面直接用CPU就能搞定。不过放大后需要人工慢慢的修补很多地方。
左边003是人工智能神经引擎运算处理的。右边004是PS里面直接插值放大的。对比。


002.jpg (159.15 KB, 下载次数: 0)

2019-1-7 10:44 上传




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其实名字都是其次的。管它叫什么名字。只要处理引擎比其他软件出来的效果有提升。
能帮助生产应用上节省时间和提高产品的生产效率和品质就行了。

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有没有不用百度网盘的下载地址?
算了我找到了
https://github.com/YukihoAA/waifu2x_snowshell/releases/tag/v1.8.2


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额我只有免费百度网盘。。。。

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搞回来试试

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N卡版和网页用了好几年了,终于有A卡版了啊,不错不错……

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直接放github链接比百度网盘快多了

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这个原来不是N卡CUDA加速的专利吗??

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小剧场还更不更呀!

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你不给加分就不更了


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求秒快把你做的发上来!!!!求秒前段时间也做了个UI的。

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谢谢~网上都是1080的壁纸,只能自己放大到2K了

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链接: https://pan.baidu.com/s/1Y7jF-_WT8fWS-M2jNFZ_Ig 提取码: gevj 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

来,发个求秒版本的。

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链接: https://pan.baidu.com/s/1Y7jF-_WT8fWS-M2jNFZ_Ig 提取码: gevj 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

求秒版

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我没百度账号也不打算注册,不用百度的任何东西,所以你发了个啥

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求秒写的GUI,waifux

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现在有没有比百度好的不现限速的免费网盘。

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直接美颜了,效果一般吧,N卡直接改就行了。

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原来是waifu2x的A卡版。。。。

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下一步是不是该升级成四个老婆了。。。。

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真够火星的,cuda版都已经进化好几次了。。。

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这个主要是A卡能用的版本。而且运算数据库也更新到和CUDA版本一样的181201最新版本。
还不是因为我这边做平面设计和喷绘的客户用A卡的比较多。

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Capture.JPG (112.67 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 10:06 上传



Captureb.JPG (149.6 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 10:23 上传



Capturea.JPG (131.51 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 10:23 上传



用CC2018的Upscale效果就已經不差了,除了毛髮細節丟失無解之外,色調與塗抹的情況都沒很嚴重
(1080p圖片壓成480*270 Upscale回1080p)

有人拿Photoshop7來嘴,怎麼不拿Photoshop 5的Upscale表演給大家看看

CS6版之後的upscale效果就已經很好了,插值這種東西跟AI扯上關係...

用了快20年的PS在2019年還是第一次聽說photoshop是普通圖形處理軟件...真是漲了姿勢...



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这有什么不能联系的,AI就是这东西。目前AI领域最advanced的部分就是图像处理。而且waifu用SRCNN就是4年前比较流行的AI插值算法。新版ps用的也是同样体系的AI算法,没有区别。无非就是商业软件的tuning比较好,效果好,然后采用ensemble learning策略等。

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重點是LZ去強調"AI"運算這件事,圖像相關程序與需求發展已經有兩個十年都同一個方向

而圖像化的部分無論是平面或3D都不會有人特別去強調AI這件事情;只是近年來AI這個詞彙被拿來當成槍使就有很多奇怪的神論或分支工具及插件出現

PS的Upscale從PS5/5.5/7/CS2(9)/CS5(12)/CS6(13)/CC2015(16)/CC2018(19)這麼長的時間已經有很大的進步,但是upscale插值發展上就是因為運算先天已經丟失的色彩資訊,總是只能做出相對可接受的upscale品質而已

圖像工作者只要做到點陣格式都不會輕易去搞upscale,除非原素材高清數據丟失而且有非比尋常的必要性

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我不太明白你说的,首先这个waifu就是本格ai算法,它的作者做它也是看了一片AI论文后做的impl(动漫专精,因为AI算法的训练数据基本上都是特定domain),说它是目前的so call “AI”一点问题都没有。不过你要说AI是指科幻片中的AI那我无话可说,这个说法在业内也没人会认同。

另外以前的ps并不是ai算法,这个必须明确。以前的ps是领域插值,现在是像素预测,其中的区别不做过多解释了。真正使用ai系算法应该是2016开始。

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这个waifu(这个名字就是老美的日式wife读法,寓意二次元老婆)只能插赛璐珞,你们拿别的插,然后说效果不好,其实是不公平的。毕竟它的设计意图也仅限二次元,训练数据里面都没真实图像的,别强求了。当然,楼主也有点打太极的倾向。

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体验下高科技.

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photoshop 我这边马路边做喷绘和名片的是个人都会用。
所以大家都觉得他是普通图像软件。
当然对于某些美院专业的学生也要用这个软件。
但是毕竟别个是学这个专业的不用专业软件就比较掉价了。
所以所同一个软件要看什么用户用。普通用户用就当普通软件。专业用户用就当专业软件。
毕竟本人也不是专业搞美术的。大概功能会用就行了。当普通软件用很正常。

另外分享这个软件出来也不是为了强调什么AI。只是觉得普通用户出图打印能加快工作效率而已。希望大家以后有更好的软件和能提高工作效率的方法和教材多分享出来共同探讨。共同提高。论坛的作用就是为了相互交流共同提高的。不存在什么你懂得多就比别人高一等。

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用戶拿來用什麼用途都無損本來就是專業軟件該有的位置與價值

新版PS在upscale除去重樣的功能以外,就有五種方式(兩種可調整)來做upscale

PS就不同的情況可以選擇不同的取樣方式做upscale就是它這個軟件的價值,做的可以比waifu2x更細緻;但拿舊版本的PS來跟waifu2x比就完全不是一個基準

一個小學的孩子只拿PS做裁切照片跟貼上浮水印並不會讓PS顯得廉價,做輸出印刷的只用PS輸出也不會顯得它很普通;只是絕大部分普通人的需求功能PS都提供了,特殊取向或專業功能在專業的人手中有用而且好用才是專業軟件的價值做个记号

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Capture.JPG (133.7 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 14:04 上传



圖像取樣運算的方式就為了達到其目的,方式是一直在改進的;不論取樣方式還是演算法,PS就提供了非常多的方式(包含一直以來的傳統版本)來依情況使用

waifu2x用AI演算的方式,效果是贏"舊時代版本"的軟件演算法;就我接觸到的是發展比較多的是圖像推測跟辨識;比較少用在低清圖像Upscale,而是取得Raw data就要好的設備來獲取高畫素的圖像來分析




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感谢分享,这个嘛 能用就用  不能用也没啥

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我这边客户的要求是要简单方便好用。安装体积小巧。不占硬盘空间。最好是绿色版本不用安装的。太复杂了很多客户玩不懂的。从新学习又好很多精力和时间还不一定学得会。
花钱去请一个专业设计人员每月给的工资就更多了。怎么样才能最方便最简单最省钱。
的方式下高效的完成生产项目赚钱才是目标。最好是那种全自动人工智能修图。各种图片和照片拖进去修好了和人工修的差不多就行最好。毕竟打印喷绘店很多普通顾客U盘拿来做广告的图不少分辨率实在是太低了。人工修起成本又高又费时间。顾客等起也麻烦。你要是不给他修直接喷出来效果又太差。
别人还以为你设备不行。毕竟大多数非专业顾客你去给他解释分辨率像素和尺寸比例这些别个也不懂。
要是有这类更好的软件帮忙介绍下谢谢了。毕竟你是搞专业的。




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图像放大本来就不损失信息,图像压缩才损失信息。

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你可以拿个1920X1080像素的照片喷绘成2-3米宽的灯箱广告看下效果怎么样就知道了。
再用这个软件处理放大3-4倍喷一张对比下。电脑上看不出来但是实际生产中出图的差别还是十分明显的。



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ai插值当然解决的是没有高分辨率raw的情况下的问题。或者原始介质采样后效果不好用来修正,这个比你所说的专业多了,有不少国家级实验室的项目做这个,我看过类似的科技支撑计划。你是指一般工业和消费的应用,这些说实话也只需要消费级的技术,不需要实验室技术。

你的中文好奇怪啊,应该不是中国人吧。

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的确不叫损失信息,不过就结果而言是补充像素。

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这个AI放大有好几种,之前用过bigjpg,photozoom等几个,效果差不多,总体来说比photoshop好太多了
简单例子,原图


放大五倍之后ps成了这样(有新版的可以帮我试试有什么改进并且把图贴上来)


而拿AI放大之后的效果是这样的(开了降噪)

区别很明显,自己看


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速度被cuDNN吊起来锤

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这玩意出来已经好久了。二次元压片组常用。另外我运行你这个,拖放文件后没有反应?

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图片不能放根目录下。是个小BUG。二级目录和文件夹拖放都正常。其实这东西以前是N卡CUDA的专利。之不过现在A卡OPENCL能用了算不错了。至少比直接用CPU来运算快不少。


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没在根目录,是在“我的图片”

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確實是工業應用與生產,目前需要非常精確的資料而不是upscale

鬼島鄉民而已;遣詞用字跟正體中文自然跟神州大陸不同

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3次元还是不行,看看另外一家的对比。从上到下分别是ai gigapixel,  waifu 2x @ photo, ps cc 20.0.1 @ details 2.0

第二组衣服质感修复很惊艳













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5423373agy1fz0cqkzi8lj206o08q405.jpg (57.36 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 17:47 上传


原圖本身就被壓過一次;紅色衣服的像素就被壓得很爛了(虛線標示)

5423373agy1fz0cqkzi8lj206o08q405.jpg (252.25 KB, 下载次数: 0)

2019-1-9 17:42 上传



PS直接upscale

如果可以拿到紅色與膚色沒壓過的原圖,只用PS做到一模一樣根本沒毛病




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这是拨号时代存的图了,想找到原图是不可能的,AI出来的效果比任何PS版本都好得多是不争的事实

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你自己找个高画质二次元图片来试验对比不就知道了,waifu2x在二次元圈子已经被广泛验证接受并不是没有道理的。差距还是大。

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我只直接用upscale還沒進行加工,多做幾道步驟"再upscale"就可以跟AI比

PS直接加工也還過得去,如果圖片只有downscale而沒有被壓過,那直接Upscale不會差很多

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然而AI放大只用把原图(被严重压缩过的jpg小图)拖进去等结果,这就是差别
我要是自己重新画一遍肯定多高分辨率都能上,然而毫无意义

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这张图表现好逆天

看来waifu2x针对的二次元是那种线条相对明朗简单的,对笔触和细节很多的那种绘画就不太擅长了。

waifu2x



topaz


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加这一堆附加条件,差距还不够大?

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3楼放的图,你用ps做出我81楼下图(另一个程序,不是waifu2x,但同样是ai)的效果试试。
接受技术进步的现实吧。

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3楼放的图,你用ps做出我81楼下图(另一个程序,不是waifu2x,但同样是ai)的效果试试。
接受技术进步的现实吧。

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除了这个开源的,好几家商业软件也用上神经网络训练的ai算法了。这种图片放大就不再是简单插值,而是内容识别+插值+内容修补。

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软件不能设置参数吗。。。 不过原来只有cudnn版本,或者只能用vs脚本+waifu2x_w2cx去处理

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其实N卡这代的超分辨率我觉得是类似算法 只不过官方支持 官方训练

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不是类似的,只是同体系。waifu如果没换过算法的话,只是网络结构调整或数据,其实挺老的。

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基本就适合偏色块的图片,可以专门去学习油画线条和渐变色。线条重新优化重绘,效果肯定是会很不错的。

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然而直接用https://github.com/DeadSix27/waifu2x-converter-cpp/releases(OpenCL
                 https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe(CUDA(cuDNN
不就好了...套壳有啥意思
(看提交都是一个人东西....

嗯 我的意思就是思路差不多  具体模型肯定不太一样

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就是做了个界面吧。。

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接受進步的事實?我笑了

該不會你以為PS就能解決所有低清圖像upscale的需求吧?

目前AI強大的特點在於內容識別及修補,而樓主一開始比較Waifu 2X去比2002年的Photoshop 7,這叫同樣起點的比較?

PS目前的效果就是還能用,還不會太爛;能跟專作內容修補識別的軟件來比?所以就是拿好幾個這類軟件依照個別的強項來打PS,這就是你的邏輯了,你要爭饅頭跟這口氣,兩項請你趕快端去

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我可没有认为ps这方面强,是你一直要试图扳回结论。

对最终用户来说,这个扩图有没有用到内容插补不重要,看效果就行了。

评论

原图:

42857077_p6.jpg (62.68 KB, 下载次数: 0)

2019-1-10 20:37 上传


对比图:

蜂蜜浏览器_42857077_p6-compare.jpg (182.16 KB, 下载次数: 0)

2019-1-10 20:37 上传



photoshop用的是auto选项。客观来说,PS确实有一定差距。

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抽空有重新整理精简优化了下。更新了
waifu2x-snowshell_1.8.2 GUI 加2019最新版本的OpenCV 5.2.3 运算引擎。还有加入几种最新的AI信息数据库。包括处理普通相片的。

精简删除掉CPU软运算的引擎。和CUDA运算的引擎和相关文件。变成纯粹的OPENCL显卡运算方式。只要支持OPENCL显卡都能用。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ed2EMErpteZL-8ksIPMj6A 提取码: ttp7



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这作者最近更新了一个新的网络模型,cunet,2倍计算量,psnr提高了1.5(自有数据集)。
https://github.com/nagadomi/waifu2x/blob/dev/appendix/benchmark.md
https://github.com/nagadomi/waifu2x/blob/dev/appendix/caffe_prototxt/cunet.prototxt

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ps差的不是1星半点啊。。。

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