AMV News

trampler · Last edited by trampler on Sat Aug 29, 2015 2:03 am; edited 1 time in total

В поисках альтернатив nnedi3 недавно наткнулся на любопытнй свежий япоский онлайн-ресемплер: waifu2x.udp.jp за авторством nagadomi.

По сути, использована та же свёрточная нейросеть (на платформе Torch7), но обучалась эта сетка на 3000 отборных аниме-сорцах. Это дало более «специализированные» веса, т. е. нейронка заточена именно на апскейл аниме (хотя и с многими другими типами изображений справляется на удивление хорошо). Вайфа ещё и денойзить умеет, но нас это пока не интересует.

В сравнениях рандомный шот из аниме уменьшался в 4 раза и увеличивался обратно с помощью: a) nnedi3, б) nnedi3+aWarpSharp+toon+LSFMod, в) waifu2x без денойза (веб-версия позволяет только двухкратное увеличиение, поэтому зумилось дважды). Всякие бикубики и ланкзосы приводить не стал, все и так знают что они сосут. Может, позже добавлю АЕшный, но у него отличий от ннеди мало. Стоит отметить, что вайфа без GPU отрабатывает свои два прохода заметно дольше nnedi3.

1.

Original
nnedi3
nnedi3+
waifu2x

2.

Original
nnedi3
nnedi3+
waifu2x

3.

Original
nnedi3
nnedi3+
waifu2x

4.

Original
nnedi3
nnedi3+
waifu2x

Кому лень анализировать, сопоставлять и делать выводы: это твоя вайфа!
На гитхабе доступен код на lua и инструкции, как применять вайфу к видео (батч сиквенса фреймов) и даже обучать по своим правилам. Силами народных умельцев код переписан на с++ и на caffe (с GPU ускорением), и даже сделаны порты на Ависинт и Вапорсинт. На Doom9 сообщают о некотором мерцании при использовании на видео (из-за рандомности скачков микроискажений), но думаю это частично решится фиксами или темпоральными специями.

Darksss 73 · Posted: Mon Aug 03, 2015 5:48 pm Post subject:

Спасибо за наводку О,о,о,о,о великий Трамп, качнём и заценим на вкус.

mwDeus · Posted: Mon Aug 03, 2015 6:45 pm Post subject:

НОРМ, как раз Твшник евы перепиливать.

Nicotine · Posted: Sun Aug 23, 2015 1:15 pm Post subject:

Енот под вайфой даже как-то лучше стал. Чище, добрее что ли.

Turbo · Posted: Sun Aug 23, 2015 1:39 pm Post subject:

Визуально очевидно, что стало намного лучше. Крутая штука. )

Siar_Mortal · Posted: Mon Aug 24, 2015 7:20 pm Post subject:

Оффлайн-версия вайфы
http://inatsuka.com/extra/koroshell/

Jirsino · Новичок Joined: 24 Aug 2015 Posts: 2

Ребят, хелп ми плиз) начал постигать азы создания AMV) но что то не выходит(, никак не могу понять как в вайфе с видео работать. Офлайн конвертер ( http://inatsuka.com/extra/koroshell/ ) я так понял только с картинками работает? Остальные ссылки из первого поста блин что-то разобраться не могу по ним. Кто-нибудь хоть примерно сможет навести на путь истиный, хоть каркас алгоритма?) выручайте Embarassed

a0000 · Новичок Joined: 26 Aug 2015 Posts: 5

Итак, я полностью ознакомился с этой штукой. Вещь очень крутая. Теперь дам советы и ответы другим людям.

1. На процессоре программа работает очень долго, Вам нужно качать версию, которая умеет работать на видеокарте. У меня разница в скорости около 60 раз (на видеокарте обработка одной картинки занимает 4-9 секунд, на процессоре около 4-9 минут, хотя в новой версии разница уменьшилась и составила 3 раза). Вот ссылка на реализацию waifu2x для Windows, которая использует видеокарту, а не процессор, написана на C++ и использует разные оптимизации: http://int.main.jp/files/waifu2x-converter_x64_0813.zip. В данный момент версия 0813. Версия здесь важна, т.к. старые версии не использовали видеокарту и оптимизации. Также лучше качать 64-битную версию, т.к. в 32-битной версии есть шанс, что видеокарта не будет использоваться.

Для тех, кто хочет понять, как я нашёл эту ссылку, даю инструкцию:
1) Открыть проект waifu2x на Гитхабе (https://github.com/nagadomi/waifu2x)
2) Найти и открыть там ссылку "Third-Party" (https://github.com/nagadomi/waifu2x/wiki/Third-Party)
3) Открыть ссылку "List of waifu2x-derived software" (http://kourindrug.sakura.ne.jp/waifu2x.html)
4) Найти на странице "waifu2x-converter-cpp", но там их несколько, нужно выбрать тот, который авторством tanakamura (http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150629#1439401739)
5) Крутим страницу вниз, т.к. более новые версии ниже. В данный момент последняя версия — 0813. Соответственно, ссылка на архив будет называться waifu2x-converter_x64_0813.zip

PS. Я не гарантирую, что нет более быстрых реализаций на GPU. На странице http://kourindrug.sakura.ne.jp/waifu2x.html ещё сказано про реализации waifu2x-opt и waifu2x-caffe, но я не стал их сравнивать (хотя всего скорее они хуже). Также в разных реализациях и версиях качество может слегка отличаться, к примеру, в той версии, что я скинул, качество, по-моему, слегка лучше, чем в главной демке waifu2x.

2. Нужно ли использовать удаление шума? Если шума на картинке нет, то удалять его не нужно, т.к. это только испортит картинку. Если шум на картинке есть, то выбрать уровень удаления шума 1 (обычный). Уровень удаление шума 2 (высокий) вообще почти никогда не рекомендуется использовать, т.к. он портит почти все изображения. Улучшение есть только в редких случаях, когда картинка изначально была очень сильно испорчена.

3. Как обработать видео? Обработка видео делается в тупую: вначале Вам нужно извлечь из видео все кадры, потом обработать их программой, а потом снова склеить в видео. Про это написано на главной странице https://github.com/nagadomi/waifu2x. Также там есть какие-то инструкции, но я их не проверял. Свою инструкцию не дам, т.к. не занимался этим. От себя добавлю, что обработка 1 кадра 480p на моём ноутбуке занимает около 4 секунд, 24-рёх таких кадров — 96 секунд, одной 25-минутной серии аниме — 40 часов, но треть этого времени вроде уходит на кодирование png. +Это ноутбук, на компьютере дело было бы в несколько раз быстрее.

Также нужно добавить: если исходник изначально некачественный (размытый или со сбитыми линиями), то waifu2x не сможет улучшить качество в 4 раза. Например, такие исходники часто попадаются в dvd-рипах. В этом случае waifu2x выдаёт даже сильно менее качественную картинку, чем NNEDI3 (по крайней мере если не использовать устранение шума, но если устранять шум, то лучше тогда устранить шум с помощью waifu2x, а апскейл сделать с помощью NNEDI3). Но если картинка нормальная (например, BDRip или арт), waifu2x может без проблем улучшить качество в 4 раза, а в некоторых случаях даже до 10 раз. NNEDI3 конечно на такое не способен, он вообще не способен улучшать качество, он просто делает очень хороший апскейл.

Естественно нужно упомянуть ещё одну вещь: если картинка изначально была заапскейлена, имеет смысл вначале сделать даунскейл до исходного состояния, и уже потом прогнать через waifu2x. Причину, я думаю, объяснять не нужно. Естественно, вначале нужно сравнить результат, прежде чем делать это.

4. Как начать обработку с помощью той программы, которую я скинул. Есть несколько способов:

1) Просто запустить install.bat. После этого у Вас в меню "Отправить" на всех файлах будет пункт waifu2x. Это самый простой способ, но он не позволяет настроить ни удаление/неудаление шума, ни коэффициент увеличения картинки, ни выходное имя файла. По умолчанию происходит увеличение картинки в 2 раза, используется режим удаления шума 1 (обычный) и имя файла "mai_" + исходное имя.

2) С помощью ExtendedSendTo. Это скрипт я написал сам. Ссылка на скрипт http://vk-games.com/files/ExtendedSendTo.zip, там же есть инструкция. Скрипт тоже работает с помощью добавления новых пунктов в меню "Отправить", но даёт намного больше возможностей: один из пунктов позволяет полностью вручную настроить все параметры, а 5 других пунктов являются быстрыми ссылками для самых популярных настроек. Обрабатывать можно сразу много файлов. Инструкция по установке скрипта есть в архиве. В скрипте есть русский, английский и частично японский языки. Я, наверное, сейчас напишу автору программы об этом скрипте, возможно, он включит его в программу в будущих версиях.

3) С помощью консоли. Для обработки служит программа waifu2x-converter_x64.exe. Введите waifu2x-converter_x64.exe --help для того, чтобы получить список поддерживаемых параметров. Данный способ позволяет настроить абсолютно всё, но требует от Вас хорошо разбираться в компьютерах. Waifu2x-converter_x64.exe поддерживает следующие параметры:

--model_dir — папка с моделью преобразования. Укажите полный путь до models_rgb
--mode — режим обработки изображения, noise - только устранение шума, scale - только увеличение размера, noise_scale - и то, и то
--scale_ratio — коэффициент увеличения изображения по каждой из сторон
--noise_level — режим устранения шума, 1 - обычный, 2 - агрессивный. Если Вы не хотите устранять шум, то при вводе --mode scale (только увеличение размера) параметр noise_level будет игнорироваться
-i — входной файл
-o — выходной файл
-h — вывести справку
-j — количество запускаемых одновременно потоков. При работе на видеокарте указывать нет смысла
--block_size — размер блока. Дело в том, что если картинка большая, то программа обрабатывает её не всю сразу, а разбивает на блоки, чтобы использовать меньше оперативной памяти. Указывать это значение нет смысла
--disable-gpu — отключить использование видеокарты. Нет смысла

5. Я провёл сравнение waifu2x с технологией апскейла, которую применяют создатели аниме. Все знают, что аниме рисуется не в 1080p, а в 540p (по крайней мере линии, фоны вроде в 720p), после чего идёт апскейл в 1080p. Так вот, выяснилось, что waifu2x может сделать этот апскейл, выдав результат целых в 2 раза лучше по качеству, чем сейчас выдают производители аниме. Для выяснения я взял исходный кадр в 1080p из аниме Tokyo ESP, уменьшил его в 4 раза, потом прогнал его через waifu2x и в итоге у меня получилась картинка в 2 раза лучше качества, чем была изначально. Вот архив со скриншотами, где это наглядно показано: http://vk-games.com/files/compareAnimeUpscale.zip (смотреть архив нужно при разрешении не менее 1980x1080). Хотя в некоторых местах картинка наоборот подпорчена (дверная ручка), но понятное дело, что при производстве аниме изображение персонажей и фонов нужно апскейлить отдельно. В общем, я надеюсь, на алгоритм обратят внимание создатели аниме и будут делать более качественный апскейл. Хотя если честно, у меня при просмотре включён фильтр aWarpSharp из ffdshow, он итак улучшает качество, с этим фильтром уже разницы нет (я проверял), но если переходить на монитор 4K, то разница будет.

6. Если выбирать коэффициент апскейла не являющийся степенью двойки, это не ускорит процесс, т.к. если указать, к примеру, 3, на самом деле он сделает 4 и просто в конце сделает даунскейл.

Ну вот и всё, надеюсь, кому-то помог. В заключение скажу, что я мог где-то наврать, т.к. я не спец по waifu2x, я сам узнал о нём 3 дня назад. Можете задавать вопросы. Также если что, я немного знаю японский, если нужно прочитать что-то конкретное по этой теме по-японски — могу прочитать.

Artofeel · Posted: Thu Aug 27, 2015 9:46 pm Post subject:

ачо на вайпе нету поддержки гпу?
плин, заюзал так

a0000 · Новичок Joined: 26 Aug 2015 Posts: 5

Jirsino · Новичок Joined: 24 Aug 2015 Posts: 2

a0000, большое спасибо за такое подробное описание)! то чего не хватало) Использовал твой скрипт для видео, сохранненого в виде секвенции, результат очень порадовал Rolling Eyes

Artofeel · Posted: Fri Aug 28, 2015 5:42 pm Post subject:

ок, разобрался, оказывается модели надо ложить в подпапки, а не тупо рядом с dll
вот так:
\VapourSynth\plugins64\w2xc.dll
\VapourSynth\plugins64\Waifu2x-w2xc.dll
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art\noise1_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art\noise2_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art\scale2.0x_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art_rgb\noise1_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art_rgb\noise2_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\anime_style_art_rgb\scale2.0x_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\ukbench\noise1_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\ukbench\noise2_model.json
\VapourSynth\plugins64\models\ukbench\scale2.0x_model.json

gpu юзается, обработка 24 кадров заняла ~13мин
при запуске генерируются какие-то .bin файлы рядом с моделями, довольно длительно, при окончании тоже что-то мутиться...

скрипт для вайпа выглядит так:

a0000 · Новичок Joined: 26 Aug 2015 Posts: 5

Ну что ж, как видите Artofeel преложил ещё один способ обработки видео — с помощью VapourSynth. Как я понял, это, вроде, фрэймсервер на замену AviSynth. Лично я в этой теме пока не разбираюсь (не занимаюсь кодированием видео, просто мне интересны сами технологии).

Artofeel, можешь рассказать, какие ещё есть способы обработать видео вайфой?

Artofeel · Posted: Fri Aug 28, 2015 8:19 pm Post subject:

trampler · Posted: Sat Aug 29, 2015 12:00 pm Post subject:

Nicotine, я тут от нечего делать твои ролики уменьшал в 10 раз и вайфил.
Навалить векторблюра и вот тебе ликвид.

kebenaj · Gender: Заядлый Joined: 27 Feb 2009 Posts: 2008

a0000 · Новичок Joined: 26 Aug 2015 Posts: 5

Хд, теперь на главной странице демки появился русский перевод) Угадайте, кто добавил ^^
Заодно я объяснил в русском и английском переводе насчёт того, что денойз нужно использовать с умом. А то иногда встречались недалёкие отзывы, что waifu2x мылит картинку. Ну конечно, если вы поставили денойз 2 уровня, то что тут ожидать? Уровень нужно выбирать в зависимости от изображения.

a0000 · Новичок Joined: 26 Aug 2015 Posts: 5

ExtendedSendTo для очень хорошего меню "Отправить" теперь включён в реализацию waifu2x от tanakamura, поэтому скачивать его отдельно больше не нужно. Включение есть и на гитхабе https://github.com/tanakamura/waifu2x-converter-cpp , и на страничке с последними версиями, скомпилированными под винду http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150629#1445191405 .

trampler · Posted: Thu Jun 16, 2016 4:05 pm Post subject:

Just for lulz.
Engel 1824x1344 (part) (сорц 608x448).

MangaLub · Posted: Thu Jun 16, 2016 6:00 pm Post subject:

Мне, как человеку, который просто обожает не особо популярные старые исходники, которых в сети нет порой и в 720p, очень пригодится.
Спасибо за наводку.

Lion0608 · Posted: Thu Jun 16, 2016 10:51 pm Post subject:

Присоединяюсь)

altermann · Posted: Sun Jul 03, 2016 10:48 pm Post subject:

Олдскул теперь можно нести в массы.

Flutter · Новичок Joined: 20 May 2016 Posts: 2

Спасибо всем, кто не поленился и потратил время на написание всего этого материала, без вас бы не разобрался ^_^

MangaLub · Posted: Sat Sep 17, 2016 12:11 am Post subject:

Я так понимаю, вайфа не работает с большими изображениями. Например 1000х1500 отказывается даже просто денойзить. Это только у меня так, или так задумано? Если задумано, то насколько нужно уменьшать изображение для обработки вайфой?

Artofeel · Posted: Sat Sep 17, 2016 9:51 am Post subject:

MangaLub, в vapoursynth все работает. Ты чем делаешь?

MangaLub · Posted: Sat Sep 17, 2016 1:15 pm Post subject:

Artofeel
Я делаю через этот метод (ExtendedSendTo). Попробую тогда vapoursynth, спасибо)

Artofeel · Posted: Sat Sep 17, 2016 2:53 pm Post subject:

MangaLub
у тебя XP что ли?
какую версию питона ставила? нужно это:
https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe
https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2.exe

MangaLub · Posted: Sat Sep 17, 2016 3:36 pm Post subject:

Artofeel
Виндовс - Восьмерка .
Это и ставила: и с первой ссылки, и со второй. В обоих случаях не выходит.

Добавлено спустя 7 минут 16 секунд:

Придется наверное a0000 написать и спросить, почему у меня его способ не работает с большими изображениями.

Artofeel · Posted: Sat Sep 17, 2016 5:30 pm Post subject:

MangaLub
кстати, попробовал его тулз
конвертит 1600х2400 без проблем, так что...
может поделишься тем что ты там пытаешься заапскейлить?

MangaLub · Posted: Sat Sep 17, 2016 8:50 pm Post subject:

Artofeel
Да она всё выше 360р не скейлила, любые картинки любых форматов.

Но, благодаря тому, что ты написал, что у тебя это способ работает(спасибо за это), до меня дошло, в чем была проблема. Я просто по невнимательности поставила этот скрипт в неподходящую для него версию вайфы. Сейчас поставила его в 0813 и теперь всё работает и с большими изображениями. Вот только обработка изображения формата jpg 1000х1500 заняла 11 минут (апскейл 4х плюс обычный денойз). Тут уже наверное нужен мощный комп, хотя мне казалось, что мой вполне нормальный, я, честно говоря, нубас в характеристиках железа и мне они почти ни о чем не говорят http://i.imgur.com/wgfxuaq.png .