在座的各位有過這樣的經(jīng)歷嗎?
偶爾發(fā)現(xiàn)一張不錯的圖片,。當我準備保存,,設(shè)置壁紙的時候,發(fā)現(xiàn)畫面模糊嘈雜,,清晰度是個問題,。
為什么不找原圖,?我找遍了全網(wǎng)也沒找到。即使找到了,,放在電腦等大屏幕設(shè)備上,,還是發(fā)現(xiàn)畫面清晰度不盡如人意。
可能有人會說用PS處理比較好,,但是眾所周知,,模糊的圖片想要變得清晰不是一件簡單的事情,PS也不是萬能的,。
那么,,這種情況真的為力嗎?水果告訴你:不是解決不了的問題,。
其實市面上有這樣一款神器,,可以使用AI引擎,通過機器學(xué)習(xí)算法,,對模糊圖像進行自動放大去噪,。
你驚訝嗎?有沒有相見恨晚的感覺,?那么事不宜遲,,我們現(xiàn)在就來看看這款神器3354 Waif U2 X。
應(yīng)用介紹
嚴格來說不算應(yīng)用,。是國外開發(fā)者nagadomi在Github上開源的一套圖像算法,。
最早可以追溯到2015年,至今這種算法仍然受到各大玩家的推崇,。
細心的觀眾可能已經(jīng)看出,,這個名字并不簡單。外服是英文妻子wife的發(fā)音,,2x是2倍,,可以理解為造紙工的妻子放大2倍。
是的,,雖然這種算法的初衷是動畫,、動畫等二維風(fēng)格的圖像,但在數(shù)據(jù)集更多的今天,,這種算法也可以應(yīng)用于常規(guī)的圖像放大,。
我們先來看看效果。
圖片1:
放大前后對比,,左圖為原圖,,右圖為3倍放大圖(注意頂樓的玻璃和煙囪):
圖片2:
放大前后對比,左圖為原圖,右圖為3x放大圖(注意頭部細節(jié)):
可以看出清晰度提高了不少,。雖然有些細節(jié)有油畫感,,但要知道這些細節(jié)放大幾倍,畫面整體外觀還是不錯的,。
原理簡介
簡單來說,算法通過機器學(xué)習(xí)來識別和學(xué)習(xí)不同的高清圖片,,生成數(shù)據(jù)集,。在“學(xué)習(xí)”了圖片之后,程序就可以開始工作了,。
當用戶導(dǎo)入新圖片時,,算自動調(diào)用數(shù)據(jù)集,自動在程序中尋找最佳放大方案,,以匹配擬合的方式對圖片進行處理,。
所以數(shù)據(jù)集越強越完善,最終的放大效果就會越好,。
但是,,數(shù)據(jù)集可以隨意擴展。只要算法“學(xué)夠了”,,就會更強,,應(yīng)用更廣。
操作方式
所以一張模糊圖像最終的放大效果完全取決于它學(xué)習(xí)的是什么數(shù)據(jù)集,,所以waifu2x有很多衍生版本,,比如bigjpg。
因為放大圖片的過程本質(zhì)上是一個運行機器學(xué)習(xí)的過程,,需要大量的GPU計算能力,。
所以你的顯卡,最強大的是機器學(xué)習(xí)計算能力,,而且不僅僅是為了運行3A游戲,。
需要大量的GPU性能,所以有不同的運行模式:一種是云端處理,,一種是本地處理,。
云處理
云是目前應(yīng)用最廣泛的方法。畢竟降低了使用門檻,,提高了便利性,。然而,云實際上是放大的服務(wù)器,。
所以最大的缺點就是大部分都會收費或者限制次數(shù),。好處是大部分都是網(wǎng)頁,可以直接使用。
waifu2x官方版:
有一個網(wǎng)頁,,次數(shù)有限,。插圖(次要)和圖片(常規(guī))可以選擇放大。
可選放大高達2倍,,具有3級降噪處理,。
waifu 2x-多:
它是waifu2x的衍生版本,在使用,、支付功能,、限制等方面差別不大。用的時候需要排隊,。
bigjpg:
從國內(nèi)開發(fā)者來看,,使用的算法是不同的,但是實際使用的話,,差距并不是很大,。有不同的客戶端,實際上都是在云端處理的,。
還支持不同畫面類型,,降噪,最大放大倍數(shù)16倍,。但是,,免費用戶的數(shù)量和功能是有限制的。
因為限制,,不能反復(fù)放大,,免費用戶速度一般。建議試用后再決定是否需要付費,。
本地處理
首先需要注意的是,,在本地運行waifu2x類應(yīng)用對性能的消耗很大,不建議在手機上放大,!發(fā)燒預(yù)警,!
waifu 2x-擴展-GUI:
來自國內(nèi)的開發(fā)者,針對電腦應(yīng)用,,有很多功能,。可以說是目前最強的放大處理工具,。
它有多個引擎,,支持多種圖像風(fēng)格。支持格式圖片,、gif,、視頻和視頻填幀功能,。
大部分功能都是免費的,值得使用,。
Android Waifu2x For Android:
從寬開發(fā)商來說,,效果因人而異。還是那句話,,不建議在手機本地運行waifu2x,!
本文提到的工具都可以自己搜索使用。以后遇到不清楚的圖片記得用這個方法,。為什么不呢,?
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