Artoriuz/ArtCNN

Simple SISR CNNs aimed at anime content

해결하는 문제

JPEG 아티팩트 및 크로마 재구성 문제와 같은 일반적인 문제를 해결하기 위해 애니메이션 콘텐츠의 확대 및 정리에 특화된 단일 이미지 슈퍼리졸루션(SISR) 모델의 컬렉션을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 두 가지 서로 다른 신경망 아키텍처를 제공합니다:

  • C시리즈 (속도): 가벼운 컨볼루션 계층과 단일 장거리 스킵 연결을 사용하며, 동영상 재생과 같은 실시간 작업에 최적화되어 있습니다. GLSL 쉐이더 및 ONNX 모델로 제공됩니다.
  • R시리즈 (품질): 더 깊은 아키텍처로 잔차 블록과 짧은 스킵 연결을 사용하며 필터 수가 많아 고품질 비실시간 리스케일링을 위해 설계되었습니다.

대상 사용자

mpv와 같은 비디오 플레이어나 VapourSynth와 같은 비디오 처리 프레임워크를 사용하는 애니메이션 비주얼을 확대하고자 하는 사용자입니다.

주요 특징

  • 다양한 구성:경량(C4F16)에서 고품질(R16F96)까지 다양한 모델을 제공합니다.
  • 특화된 변형:노이즈 제거, 샤프닝, 소프팅, JPEG 아티팩트 정리(4:4:4 및 4:2:0)에 특화된 모델을 포함합니다.
  • 크로마 재구성:4:2:0 BT.709 YCbCr 콘텐츠의 크로마 재구성을 위한 전용 모델이 있습니다.
  • 광범위한 호환성:ONNX 형식과 GLSL 쉐이더를 지원하여 재생 소프트웨어에 통합할 수 있습니다.

관련

  • 프로젝트
  • 프로젝트
  • 프로젝트
  • 프로젝트
  • 프로젝트