Waifu2x-CUNetと同じアーキテクチャを使用してトレーニングしたアニメ画像超解像だそうです。
https://github.com/bilibili/ailab/blob/main/Real-CUGAN/README_EN.md
アニメ映像の超解像のためのリアルカスケードU-NET
Real-CUGANは数百万件のアニメデータを用いて学習させた汎用アニメ画像超解像モデルで、Waifu2xと互換性のある構造になっています。 2倍/3倍/4倍の超解像に対応し、2倍モデルは4つのノイズ低減強度と保存修復、3倍/4倍モデルは2つのノイズ低減強度と保存修復に対応します。
Real-CUGANは、Windowsユーザー向けに実行環境をパッケージングしています。 Windows-GUI版とWeb版の両方が利用可能です。
視覚効果の比較
テクスチャ
ライン
ヘビーアーティファクト
ボケ
詳細な比較
| Waifu2x（CUNet） | リアル-ESRGAN（Anime6B） | リアル-CUGAN | |
|---|---|---|---|
| トレーニングセット | プライベートアニメトレーニングセット、未知の規模と品質 | プライベートアニメトレーニングセット、未知の規模と品質 | ミリオンスケールの高品質パッチトレーニングセット |
| 速度（回） | ベースライン | 2.2x | 1x |
| 映像効果 | ぼかすことはできません。アーティファクトは完全には削除されません | 砥石強度が最大です。塗装スタイルは変更になる場合があります。線が正しく再構築されていない可能性があります。ボケ効果領域を強制的にクリアすることができます。 | waifu2xよりもシャープなラインスタイル。ボケ効果領域はより良く維持されました。テクスチャがよりよく保存されます。 |
| 互換性 | 既存のウィンドウの数-アプリ、 Caffe、PyTorch、NCNN、VapourSynth |
PyTorch、VapourSynth、NCNN | waifu2xと同じ |
| 強化 | 複数のノイズ除去強度をサポート | デフォルトの拡張強度のみをサポート | 2x用に5つの異なる強化強度、3x用に3つ、4x用に3つ |
| SR解像度 | 1x + 2x | 4x | 2x + 3x + 4xがサポートされ、1xモデルがトレーニング中です |
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