如何透過神經網路運算提高影片解析度?

如何透過神經網路運算提高影片解析度?

靜態圖片放大需求對AI來說已經是項挑戰,但若是動態影片想無損提高解析度,那麼就得採用更為專業的軟體了!「VIDEO2X」是套免費、開源且綜合了多種機器學習技術、神經網路運算模組的動態影像解析度放大工具,只要將影片透過本軟體進行處理,就算原檔案僅有240p畫質,也能夠提高到4K甚至以上,「黑科技」感十足。但是,深度運算需要強大的電腦硬體效能當成後盾,對比雲端工具還是較為不方便一些。

步驟1.首先開啟「tinyurl.com/y2jjxh8f」來到 VIDEO2X 的 GitHub 頁面,往下拉點進寫著「Download…」的文字連結。

 

步驟2.跳轉後再稍微往下拉動頁面,找到最新版本且後方寫著「full」的zip檔,點選後開始下載。注意,該檔案容量會有將近1GB左右。

 

步驟3.下載完畢並解壓縮zip檔後,於資料夾內找到「video2x_gui.exe」並執行,稍微等待一下程式主畫面就會顯示出來。

 

步驟4.在「Main」分頁找到「Select File」,接著導入要被無損放大的影片檔。

 

步驟5.在「output」後方空白處可指定影片轉換後的儲存位置,若只有單一檔案要處哩,請按「Select File」進行選擇。

 

步驟6.在 Express Setting 區塊點開「Driver」清單,考慮到硬體相容性,首次使用建議選擇「Waifu2X Caffe」,後續再來反覆嘗試各方案的放大效果。

 

步驟7.接著在「Scale Ratio」處可調整影片的放大倍率,預設2.00就是兩倍,調高到4.00就會是四倍。

 

步驟8.接著於上方切換「Driver Setting」頁籤,在「Process」清單中有「gpu」、「cudnn」與「cpu」三個選項,cpu 雖然運算極慢但相容性最好。

 

步驟9.至於「Model」選單中則有各種神經網路模型可選,與 Driver 一樣,使用者可以反覆嘗試各種模型的運算效果,比較各種放大方案間的差異。

 

步驟10.設定調整完畢後,點選最下方「Start」即可。理論上,透過 GPU 運算的效率會比 CPU 好上許多,但電腦中也得安裝適當的硬體和驅動元件才行。

 

步驟11.處理過程中請不要關閉主程式或黑色視窗,總影格數和待算影格數會顯示在右下角,整體進度則以百分比呈現,電腦硬體越強則運算越快!

 

步驟12.比對放大前後的檔案資訊,影片解析度確實得到提升,而且內容沒有出現模糊現象,越「簡單」的畫面透過神經網路的放大效果就會越好。

 如何透過神經網路運算提高影片解析度?

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