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waifu2x ncnn vulkan

NCNN -Implementierung des Waifu2x -Konverters. Läuft schnell auf Intel / AMD / Nvidia / Apple-Silicon mit Vulkan-API.

Waifu2x-NCNN-Vulkan verwendet das NCNN-Projekt als universelles Neural Network Inference Framework.

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Laden Sie Windows/Linux/MacOS aus, die für Intel/AMD/NVIDIA GPU ausführbar ist

https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan/releases

Dieses Paket enthält alle erforderlichen Binärdateien und Modelle. Es ist tragbar, also ist keine Cuda- oder Kaffe -Laufzeitumgebung erforderlich :)

Verwendungen

Beispielbefehl 

waifu2x-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n 2 -s 2

Vollständige Verwendung 

 Usage: waifu2x-ncnn-vulkan -i infile -o outfile [options]...

  -h                   show this help
  -v                   verbose output
  -i input-path        input image path (jpg/png/webp) or directory
  -o output-path       output image path (jpg/png/webp) or directory
  -n noise-level       denoise level (-1/0/1/2/3, default=0)
  -s scale             upscale ratio (1/2/4/8/16/32, default=2)
  -t tile-size         tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu
  -m model-path        waifu2x model path (default=models-cunet)
  -g gpu-id            gpu device to use (-1=cpu, default=auto) can be 0,1,2 for multi-gpu
  -j load:proc:save    thread count for load/proc/save (default=1:2:2) can be 1:2,2,2:2 for multi-gpu
  -x                   enable tta mode
  -f format            output image format (jpg/png/webp, default=ext/png)
  • input-path und output-path
  • noise-level = Rauschpegel, großer Wert bedeutet einen starken Denoise -Effekt, -1 = kein Effekt
  • scale = Skalierungsniveau, 1 = keine Skalierung, 2 = gehobene 2x
  • tile-size = Fliesengröße, verwenden
  • load:proc:save = Thread Count für die drei Stufen (Bild -Dekodierung + Waifu2x -Upscaling + Bildcodierung). Die Verwendung größerer Werte kann die GPU -Verwendung erhöhen und mehr GPU -Speicher verbrauchen. Sie können diese Konfiguration mit "4: 4: 4" für viele kleine Bilder und "2: 2: 2" für große Bilder einstellen. Die Standardeinstellung funktioniert normalerweise in den meisten Situationen einwandfrei. Wenn Sie feststellen, dass Ihre GPU hungrig ist, versuchen Sie, die Thread -Anzahl zu erhöhen, um eine schnellere Verarbeitung zu erreichen.
  • format = Das Format des Ausgabe des Bildes, PNG, wird besser unterstützt, webp liefert jedoch im Allgemeinen kleinere Dateigrößen, beide sind verliertlos codiert

Wenn Sie auf einen Absturz oder einen Fehler stoßen, versuchen Sie, Ihren GPU -Treiber zu aktualisieren:

  • Intel: https://downloadcenter.intel.com/product/80939/graphics-grivers
  • AMD: https://www.amd.com/en/support
  • Nvidia: https://www.nvidia.com/download/index.aspx

Aus der Quelle bauen

  1. Laden Sie den Vulkan SDK von https://vulkan.lunarg.com/ herunter und setzen
  • Für Linux -Distributionen können Sie entweder die wesentlichen Build -Anforderungen vom Paketmanager erhalten 
dnf install vulkan-headers vulkan-loader-devel
apt-get install libvulkan-dev
pacman -S vulkan-headers vulkan-icd-loader
  1. Klonen Sie dieses Projekt mit allen Submodules 
git clone https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan.git
cd waifu2x-ncnn-vulkan
git submodule update --init --recursive
  1. Bauen mit cmake
  • Sie können -duse_static_moltenvk = übergeben, um die Verknüpfung der Vulkan Loader Library auf macOS zu vermeiden 
mkdir build
cd build
cmake ../src
cmake --build . -j 4

Geschwindigkeitsvergleich mit Waifu2x-Caffe-Cui

Umfeld

  • Windows 10 1809
  • AMD R7-1700
  • Nvidia GTX-1070
  • NVIDIA DRANDER 419.67
  • CUDA 10.1.105
  • CUDNN 10.1 
 Measure-Command { waifu2x-ncnn-vulkan.exe - i input.png - o output.png - n 2 - s 2 - t [ block size ] - m [ model dir ] }
 Measure-Command { waifu2x-caffe-cui.exe - t 0 -- gpu 0 - b 1 - c [ block size ] - p cudnn -- model_dir [ model dir ] - s 2 - n 2 - m noise_scale - i input.png - o output.png }

Cunet

Bildgröße Zielgröße Blockgröße Gesamtzeit (en) GPU -Speicher (MB)
waifu2x-ncnn-vulkan 200x200 400x400 400/200/100 0,86/0,86/0,82 638/638/197
Waifu2x-Caffe-Cui 200x200 400x400 400/200/100 2,54/2.39/2.36 3017/936/843
waifu2x-ncnn-vulkan 400x400 800x800 400/200/100 1.17/1.04/1.02 2430/638/197
Waifu2x-Caffe-Cui 400x400 800x800 400/200/100 2,91/2.43/2.7 3202/1389/1178
waifu2x-ncnn-vulkan 1000x1000 2000x2000 400/200/100 2,35/2.26/2.46 2430/638/197
Waifu2x-Caffe-Cui 1000x1000 2000x2000 400/200/100 4.04/3.79/4.35 3258/1582/1175
waifu2x-ncnn-vulkan 2000x2000 4000x4000 400/200/100 6.46/6.59/7.49 2430/686/213
Waifu2x-Caffe-Cui 2000x2000 4000x4000 400/200/100 7.01/7.54/10.11 3258/1499/1200
waifu2x-ncnn-vulkan 4000x4000 8000x8000 400/200/100 22.78/23.78/27.61 2448/654/213
Waifu2x-Caffe-Cui 4000x4000 8000x8000 400/200/100 18.45/21.85/31.82 3325/1652/1236

UPCONV_7_ANIME_STYLE_ART_RGB

Bildgröße Zielgröße Blockgröße Gesamtzeit (en) GPU -Speicher (MB)
waifu2x-ncnn-vulkan 200x200 400x400 400/200/100 0,74/0,75/0,72 482/482/142
Waifu2x-Caffe-Cui 200x200 400x400 400/200/100 2.04/1,99/1,99 995/546/459
waifu2x-ncnn-vulkan 400x400 800x800 400/200/100 0,95/0,83/0,81 1762/482/142
Waifu2x-Caffe-Cui 400x400 800x800 400/200/100 2.08/2.12/2.11 995/546/459
waifu2x-ncnn-vulkan 1000x1000 2000x2000 400/200/100 1,52/1,41/1,44 1778/482/142
Waifu2x-Caffe-Cui 1000x1000 2000x2000 400/200/100 2,72/2.60/2.68 1015/570/459
waifu2x-ncnn-vulkan 2000x2000 4000x4000 400/200/100 3.45/3.42/3.63 1778/482/142
Waifu2x-Caffe-Cui 2000x2000 4000x4000 400/200/100 3,90/4.01/4.35 1015/521/462
waifu2x-ncnn-vulkan 4000x4000 8000x8000 400/200/100 11.16/11.29/12.07 1796/498/158
Waifu2x-Caffe-Cui 4000x4000 8000x8000 400/200/100 9.24/9.81/11.16 995/546/436

Beispielbilder

Originalbild

Herkunft

Gehobene 2x mit ImageMagick 

convert origin.jpg -resize 200% output.png

Browser

Gehobener 2x mit ImageMagick Lanczo4 Filter 

convert origin.jpg -filter Lanczos -resize 200% output.png

Browser

Huftzug 2x mit Waifu2x -Rauschen = 2 Skala = 2 

waifu2x-ncnn-vulkan.exe -i origin.jpg -o output.png -n 2 -s 2

Waifu2x

Originales Waifu2x -Projekt

  • https://github.com/nagadomi/waifu2x
  • https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe

Anderer Open-Source-Code verwendet

  • https://github.com/tencent/ncnn
  • https://github.com/webmprojekt/libwebp für die Codierung und Dekodierung von Webp -Bildern auf allen Plattformen
  • https://github.com/nothings/stb zum Dekodieren und Codieren von Bild unter Linux/macOS
  • https://github.com/tronkko/dirent zum Auflisten von Dateien im Verzeichnis unter Windows
Expandieren
Zusätzliche Informationen
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