当百元显卡 P106 遇到 Lossless Scaling 小黄鸭拼好帧是什么效果?

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前言

经常打游戏的朋友肯定知道,近期最火的游戏插件莫过于补帧软件 Lossless Scaling 小黄鸭了。它可以通过补帧的方式直接让游戏的帧数翻倍,想比起大几千显卡的才有的 DLSS 而言,这软件只需要 29 元,史低甚至只要 4 元(不过是很久之前了),四舍五入不要钱。

那么实际效果怎么样呢?正好这两天三角洲的战役模式黑鹰坠落上线了,可以测试一下 P106 搭配上 Lossless Scaling 小黄鸭到底能不能玩。

下载

Google 和 Bing 搜索结果排名靠前的 lossless-scaling.com 里面小黄鸭是带木马的!请勿下载!

Lossless Scaling 是付费软件,正版需要在 Steam 上购买,售价是 29 元.

如果你想先体验一下补帧的效果,可以试试我上传的开心版:夸克网盘 / UC 网盘

其中有两个版本,安装包大的是 3.0.0.2 的 Beta 版,小的是 2.13.2 的稳定版,后续的测试以 3.0.0.2 版本为例

开心版理论上没木马ÿ

### 无损缩放技术在图像和音频处理中的应用 #### 图像的无损缩放 对于图像而言,无损缩放指的是放大或缩小图片尺寸而不损失任何原始数据的技术。一种实现方式是通过多网格反投影超分辨率方法[^1]。这种方法能够有效地恢复高分辨率图像细节,在保持原有质量的同时扩大图像规模。 此外,还有基于插值算法的方式来进行无损缩放操作。常见的有最近邻域法、双线性插值以及三次卷积插值等。这些方法可以在一定程度上保留图像特征,但在极端情况下可能会引入伪影或其他失真现象。 ```python import cv2 import numpy as np def lossless_image_scaling(image_path, scale_factor): img = cv2.imread(image_path) height, width = img.shape[:2] # 使用OpenCV库进行无损缩放 resized_img = cv2.resize(img, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) return resized_img ``` #### 音频的无损缩放 关于音频信号的无损缩放,则涉及到改变播放速度而不会影响音调的变化过程。这通常采用时间拉伸(Time-Stretching)技术和移调(Pitch Shifting)来完成。其中,相位 vocoder 是一种广泛应用的时间频率表示模型,它允许独立调整时间和频率参数从而达到理想的缩放效果。 Python 中可以利用 `librosa` 库轻松地执行这样的变换: ```python import libroso def time_stretch(y, rate): y_stretched = librosa.effects.time_stretch(y, rate) return y_stretched ```
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