HasnainRaz/Fast-SRGAN

해결하는 문제

실시간으로 저해상도 동영상을 고해상도로 업스케일링하는 과제를 해결하며, 기존 슈퍼레졸루션 방법보다 더 빠른 대안을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 SR-GAN 아키텍처를 구현하며, 효율적인 업샘플링을 위해 피크셀 셔플을 활용하여 처리 속도를 향상시킵니다. DIV2K 등의 데이터셋에서 학습할 수 있는 생성자 모델을 포함하거나 사전 학습된 가중치를 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

720p 출력에서 약 30fps를 달성할 수 있는 실시간 애플리케이션에 적합한 속도로 동영상 프레임을 처리할 수 있는 고성능 슈퍼레졸루션 도구를 찾는 개발자 및 연구자에게 적합합니다.

주요 특징

• 실시간 성능: M1 Pro GPU에서 720p로 업스케일링 시 약 27~30 FPS 가능.
• 효율적인 업스케일링: 피크셀 셔플을 사용하여 업샘플링 프로세스를 최적화.
• 유연한 학습: 명령줄을 통해 하이퍼파라미터를 쉽게 설정할 수 있도록 Hydra와 통합.
• 사전 학습 모델: DIV2K 데이터셋으로 사전 학습된 생성자 모델을 포함하여 즉시 사용 가능.