阿 B,真会玩!
大家好,我是 Jack。
看过我 B 站这期视频的小伙伴,一定知道超分辨率重建算法。
提高图片的分辨率,例如
720P
的图片变4K
。在视频中,我也展示了将经典老番,转手翻新的手段。
现在有太多低画质的视频和图片了,这种算法应用好,会是一枚利器。
B 站有很多动漫资源,果然他们开始做技术储备了,刚刚开源了
Real-CUGAN
,我们直接看效果:修复效果还不错吧?这个算法主要针对的是二次元图像的修复,效果非常
nice
。画面质量是经典老番的大敌,甚至很多现在的动漫实际分辨率也只有
720P
,很多动漫都是被拉伸播放的。究其原因,还是成本二字。想要提高分辨率,从作画、扫描到处理和存储,整个产业链条都需要软硬件的升级。
手绘难以解决,那就由
AI
算法出面搞定!Real-CUGAN
项目开源几天,已经获得了
2.2k
。https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/Real-CUGAN
Real-CUGAN
的训练是参考了我之前写过的Real-ESRGAN
算法。可以看下
Real-CUGAN
与现有算法的对比:百万级高清二次元就单这一项,太猛了!
使用了百万级动漫数据进行训练,真是得天独厚啊,B 站就是不缺动漫资源。
其实做多了算法我发现,网络结构、各种
trick
都是其次,有个好的训练集才是王道。单从效果看,个人感觉
Real-CUGAN
的效果是最佳的,细节做得更好。项目的环境依赖很简单:
torch>=1.0.0 numpy opencv-python moviepy
B 站开源的
Real-CUGAN
除了常规colab
和py
的inference
代码,还提供了Windows
的exe
版。会不会代码,都能玩,很贴心~
如果没有 N 卡也没关系,
nihui
大佬实现了一个NCNN
版本,A 卡也能玩。最后
当然需要注意的是,个人修复这些动漫资源,如果发布的话有版权风险,自己玩玩倒是可以。
B 站有很多动漫的版权,由他们去谈合作最为合适。
大家玩得开心,我是 Jack,我们下期见!
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关键词
分辨率
算法
视频
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B站
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