参考資料

アニメ画像超解像「Real-CUGAN」

Waifu2x-CUNetと同じアーキテクチャを使用してトレーニングしたアニメ画像超解像だそうです。

https://github.com/bilibili/ailab/blob/main/Real-CUGAN/README_EN.md

 

アニメ映像の超解像のためのリアルカスケードU-NET

Real-CUGANは数百万件のアニメデータを用いて学習させた汎用アニメ画像超解像モデルで、Waifu2xと互換性のある構造になっています。 2倍/3倍/4倍の超解像に対応し、2倍モデルは4つのノイズ低減強度と保存修復、3倍/4倍モデルは2つのノイズ低減強度と保存修復に対応します。

Real-CUGANは、Windowsユーザー向けに実行環境をパッケージングしています。 Windows-GUI版とWeb版の両方が利用可能です。

 

視覚効果の比較

テクスチャ

 

ライン

 

ヘビーアーティファクト

 

ボケ

 

詳細な比較

Waifu2x(CUNet) リアル-ESRGAN(Anime6B) リアル-CUGAN
トレーニングセット プライベートアニメトレーニングセット、未知の規模と品質 プライベートアニメトレーニングセット、未知の規模と品質 ミリオンスケールの高品質パッチトレーニングセット
速度(回) ベースライン 2.2x 1x
映像効果 ぼかすことはできません。アーティファクトは完全には削除されません 砥石強度が最大です。塗装スタイルは変更になる場合があります。線が正しく再構築されていない可能性があります。ボケ効果領域を強制的にクリアすることができます。 waifu2xよりもシャープなラインスタイル。ボケ効果領域はより良く維持されました。テクスチャがよりよく保存されます。
互換性 既存のウィンドウの数-アプリ、
Caffe、PyTorch、NCNN、VapourSynth
PyTorch、VapourSynth、NCNN waifu2xと同じ
強化 複数のノイズ除去強度をサポート デフォルトの拡張強度のみをサポート 2x用に5つの異なる強化強度、3x用に3つ、4x用に3つ
SR解像度 1x + 2x 4x 2x + 3x + 4xがサポートされ、1xモデルがトレーニング中です

 

コメントを残す