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告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | Gi

时间:2019-11-06 21:05:32 来源:南东门户网站

凹非寺栗

Qbitai

看动画时(尤其是范蠡),我总觉得画面质量不够好。即使有1080便士,我还是觉得不够清楚。

因此,世界需要一套魔法来保存决心。

现在,有一种叫做anime4k的开源算法,它可以在动画回放过程中以低至3毫秒的延迟将图片实时更改为4k。

它可以将720p/1080p更改为2160p,将480p更改为1080p。

该团队表示,这是最强的动画实时超分辨率方法,可以用任何编程语言实现。

现在,该项目已经在github挑选了3700多名明星,并一度登上了潮流榜。

那么,这个算法如何造福人类呢?

只有动画

该小组在论文中哀叹道:

△ waifu2x

另一方面,动画4k只处理动画,不考虑其他视频类型。这非常重要。

动画没有真实视频的纹理多。它基本上是用平阴影处理的物体和线条。

只要画面质量更好,观众就能看到。因此,该团队聪明地认为,与其提高整幅作品的图像质量,不如专注于细化边缘,而纹理等细节并不重要。

如何做到这一点是基于超分辨率的原则:

首先,一幅画可以分为两部分:

第二个是高频残差,代表两种分辨率之间的差异。

输入低清晰度地图,并将其转换为低清晰度版本,以获得剩余误差。

细化和锐化残留误差,并将其细化添加到低清晰度图像中,可以获得高清晰度图像。

然而,残余误差中的微小误差将导致振铃和过冲,并影响效果。这也是前人的缺陷。

结果,该团队发现了一种新方法:

首先,以最小化剩余厚度为目标,这是没有问题的。

然而,将通过随机变换获得的残差直接应用于低分辨率地图是不可行的。只有做出相应的改变,低分辨率图像才能与残差和谐相处,获得理想的超分辨率结果。

因此,在输入图像及其残差后,推动残差的像素以使残差线变细。

同时,对于每次推送,都应该在彩色低清晰度地图上执行相同的操作。

这样,模糊可以被最小化,并且不会出现振铃和过冲这两种降低图像质量的现象。

一对一

在这场比赛中,anime4k(最右边)有对手:ngu,来自madvr的非开源算法(从左数第二)和waifu2x,开源机器学习算法(从左数第三)。

第一个问题,眼睛:

第二个问题,耳朵:

第三个问题,玉手:

第四个问题,满脸:

waifu2x前辈的效果明显不如动画4k,动画4k是一种常见的虚拟阴影。速度也有明显的缺陷,每张照片需要1秒以上。

ngu前辈生成的画面质量与anime4k相似,但经常被anime4k击败。

除此之外,ngu每个需要大约6毫秒,anime4k需要大约3毫秒,这是两倍的速度,更适合实时生成。

如果效果相似,为什么不直接使用ngu?因为没有开源。

如果你不认为720p/1080p动画需要4k的奢侈品,你可以节省480p到1080p。

不过,anime4k与ngu不相上下,后者没有开源。

最后,尽管团队已经获得了优秀的图像质量改进技能,但团队并没有放弃机器学习的力量。

因为anime4k的短板是在保存静物画(不是动画)时出现的。这时,让机器学习玩家外服2x与之战斗,更成功:

需要实时分辨率增强,让我们使用anime4k。

反正也有开源:

项目门户:

https://github.com/bloc97/anime4k

论文门户:

https://github.com/bloc97/anime4k/blob/master/preprint.md

-完毕-

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