ArtCNN：动漫内容超分辨率处理的神器

ArtCNN：动漫内容超分辨率处理的神器

ArtCNN Super-Resolution Convolutional Neural Networks as GLSL shaders for mpv 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArtCNN

项目介绍

ArtCNN 是一套专为动漫内容设计的简单超分辨率卷积神经网络（CNN）模型集合。该项目提供了两种不同的网络架构，旨在满足不同的使用场景，无论是实时视频播放还是非实时的图像放大，ArtCNN 都有对应的解决方案。

项目技术分析

ArtCNN 包含两种架构：

• R 架构：这是一种更大的模型，主要针对非实时任务，如图像放大。该模型不仅在每个卷积层拥有更多的滤波器，还通过残差块和短跳跃连接使网络变得更深。该模型仅提供 ONNX 格式。
• C 架构：这是原始的 ArtCNN 模型，主要优化了速度，适用于实时任务，如视频播放。该架构由一系列卷积层组成，并辅以单个长跳跃连接。该模型提供 ONNX 格式和 GLSL 着色器。

ArtCNN 支持四种不同的模型尺寸：

• R16F96：包含 16 个残差块和每个卷积层 96 个滤波器。通常能提供最佳的重建质量。参数量约为 4m。
• R8F64：包含 8 个残差块和每个卷积层 64 个滤波器。试图在非实时任务中平衡质量和性能。参数量约为 926k。
• C4F32：包含 4 个内部卷积层，每层 32 个滤波器。如果你的系统能够处理，可以在实时任务中使用。参数量约为 48k。
• C4F16：包含 4 个内部卷积层，每层 16 个滤波器。这是一个成本更低的变种，应该在大多数现代 GPU 上运行良好。参数量约为 12k。

此外，项目还提供了不同后缀的模型，以满足不同的应用需求：

• 无后缀的模型是基线模型，这些是中性的亮度加倍器。
• DS 变体经过训练以降噪和锐化，通常适用于大多数网络资源。
• Chroma 变体经过训练以重建色度，这些模型适用于 4:2:0 内容，并在其他情况下无法正确工作。

项目中偶尔也会在 Experiments 目录下找到一些实验性模型。

项目及技术应用场景

ArtCNN 的主要应用场景是动漫内容的超分辨率处理，特别是在视频播放和图像放大方面表现出色。以下是几个具体的应用场景：

1. 视频播放：使用 GLSL 着色器在实时视频播放中应用超分辨率，提高画质。
2. 图像放大：针对动漫图片进行高分辨率放大，保留细节的同时减少失真。
3. 内容修复：通过降噪和锐化功能修复动漫图像中的噪点和模糊区域。

项目特点

ArtCNN 项目具有以下显著特点：

1. 高度优化：针对动漫内容进行深度优化，确保质量和性能的平衡。
2. 灵活性：提供多种尺寸的模型，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
3. 多格式支持：支持 ONNX 格式和 GLSL 着色器，便于集成到不同的应用中。
4. 易于集成：与流行的视频播放器和图像处理工具兼容，如 mpv 和 VapourSynth。

mpv 使用说明

在 mpv 配置文件中添加以下内容：

vo=gpu-next
glsl-shader="path/to/shader/ArtCNN_C4F16_DS.glsl"

VapourSynth 使用说明

ArtCNN 原生支持 vs-mlrt。请遵循该项目的说明进行配置。另外，也可以使用 vs-placebo 运行 GLSL 着色器。

示例

通过上述介绍，可以看出 ArtCNN 是一个功能强大、高度优化的超分辨率处理工具，特别适合动漫内容的处理。无论你是视频播放爱好者还是图像编辑专家，ArtCNN 都能为你提供满意的解决方案。快来尝试 ArtCNN，提升你的动漫观看和编辑体验吧！

ArtCNN Super-Resolution Convolutional Neural Networks as GLSL shaders for mpv 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArtCNN