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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,登上GitHub趋势榜

转载 2019-10-04 0 12
告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

看动画 (特别是里番) 的时候,总会觉得画质不够好,就算已经有1080p,还是会感到不够清晰。

所以,这个世界十分需要一套拯救分辨率的魔法。

如今,有个名叫Anime4K的开源算法,能在动画播放中,实时把画面变成4k,延时低至3毫秒

能把720p/1080p变成2160p,也能把480p变成1080p。

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

团队说,这是当下最强 (State-of-the-Art) 的动画实时超分辨率方法,可以拿任何编程语言实现。

现在,项目已经在GitHub摘下3700多颗星,并一度登上了趋势榜。

那么,这个算法究竟是如何造福人类的?

只搞动画

团队在论文里感慨道:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

 waifu2x

而Anime4K,只处理动画就够了,不考虑其他视频类型。这一点很重要。

动画没有真实视频那么多纹理 (Textures) ,基本都是用平直着色法 (Flat Shading) 处理的物体和线条。

只要画质变好一点点,观众也看得出。所以团队机智地想到,不用做整张的画质提升,专注于细化边缘就可以了,纹理之类的细节不重要。

具体怎样做,要从超分辨率的原理开始讲:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

首先,一张图可以分为两部分:

输入一张低清图,把它变成一个更低清的版本,就能得出一个残差

把残差变薄 (Thin) 、锐化 (Sharpen) ,再加到低清图上,就能得到一张高清图。

但残差稍稍有点错误,就会造成振铃过冲,影响效果。这也是前辈的缺陷所在。

于是,团队找到了一种新方法:

这样,既能把模糊最小化,也不会出现振铃和过冲,这两个降低画质的现象。

比一比吧

这场比赛,Anime4K (最右) 的对手有:来自madVR的不开源算法NGU前辈 (左二) ,以及开源的机器学习算法waifu2x前辈 (左三) 。

第一题,眼睛:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜
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第二题,耳朵:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

第三题,玉手:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

第四题,全脸:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜

waifu2x前辈的效果,明显不及Anime4K,常见虚影。速度也有明显缺陷,每张图耗时超过1秒。

NGU前辈生成的画质,与Anime4K相近,但也常常被Anime4K打败。

不止如此,NGU每张耗时~6毫秒,Anime4K只要~3毫秒,快了一倍,更加适应实时生成的需求了。

效果相近的话,为啥不直接用NGU?因为不开源。

如果,你觉得720p/1080p的动画,没必要变成4K这么奢侈,那还可以把480p拯救到1080p啊:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜
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依然,Anime4K和没开源的NGU不相上下。

最后,尽管已经获得了精湛的画质提升技能,团队也没有就此抛弃机器学习的力量。

因为在拯救静止画作 (而非动画) 的时候,Anime4K的短板显现了。这时候,让机器学习选手waifu2x和它并肩作战,更加成功一些:

告别AV画质:实时把动画变成4k高清,延时仅3毫秒 | GitHub趋势榜
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需要实时提升分辨率,还是用Anime4K吧。

反正也已经开源了:

项目传送门:

https://github.com/bloc97/Anime4K

论文传送门:

https://github.com/bloc97/Anime4K/blob/master/Preprint.md

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