realcugan ncnn vulkan

Real Cugan NCNN Vulkan

❗ ❗ ❗ Este software está en la etapa de desarrollo temprano, puede morder a su gato

Implementación de NCNN del convertidor real de Cugán. Funciona rápido en Intel / AMD / NVIDIA / Apple-Silicon con API Vulkan.

Realcugan-ncnn-vulkan utiliza el proyecto NCNN como el marco de inferencia de redes neuronales universales.

Descargar

Descargue el ejecutable de Windows/Linux/MacOS para Intel/AMD/NVIDIA/Apple-Silicon GPU

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

Este paquete incluye todos los binarios y modelos requeridos. Es portátil, por lo que no se necesita CUDA o entorno de tiempo de ejecución de Pytorch :)

Sobre el chino real

Real-Cugan (REAL Cascade U-Nets for Anime Image Super Resolution)

https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/real-cugan

Usos

Comando de ejemplo

realcugan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png

Usos completos

 Usage: realcugan-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=-1)
  -s scale             upscale ratio (1/2/3/4, default=2)
  -t tile-size         tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu
  -c syncgap-mode      sync gap mode (0/1/2/3, default=3)
  -m model-path        realcugan model path (default=models-se)
  -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 y output-path aceptan ruta de archivo o ruta de directorio
• noise-level = nivel de ruido, valor grande significa un fuerte efecto de denoise, -1 = sin efecto
• scale = nivel de escala, 1 = sin escala, 2 = exclusivo 2x
• tile-size = tamaño de mosaico, use un valor más pequeño para reducir el uso de la memoria de la GPU, el valor predeterminado se selecciona automáticamente
• syncgap-mode = Sync Gap Mode, 0 = No Sync, 1 = Precise Sync, 2 = Rough Sync, 3 = Sync muy rugosa
• load:proc:save = recuento de subprocesos para las tres etapas (decodificación de imágenes + upcaling de realcugan + codificación de imagen), el uso de valores más grandes puede aumentar el uso de GPU y consumir más memoria de GPU. Puede ajustar esta configuración con "4: 4: 4" para muchas imágenes de tamaño pequeño, y "2: 2: 2" para imágenes de gran tamaño. La configuración predeterminada generalmente funciona bien para la mayoría de las situaciones. Si encuentra que su GPU tiene hambre, intente aumentar el recuento de subprocesos para lograr un procesamiento más rápido.
• format = El formato de la imagen a salir, PNG es mejor compatible, sin embargo, WebP generalmente produce tamaños de archivo más pequeños, ambos están codificados sin pérdida

Si encuentra un bloqueo o un error, intente actualizar su controlador de GPU:

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

Construir desde la fuente

1. Descargue y configure el Vulkan SDK de https://vulkan.lunarg.com/

• Para las distribuciones de Linux, puede obtener los requisitos de compilación esenciales de Package Manager

dnf install vulkan-headers vulkan-loader-devel

apt-get install libvulkan-dev

pacman -S vulkan-headers vulkan-icd-loader

2. Clonar este proyecto con todos los submódulos

git clone https://github.com/nihui/realcugan-ncnn-vulkan.git
cd realcugan-ncnn-vulkan
git submodule update --init --recursive

3. Construir con cmake

• Puede pasar -duse_static_moltenvk = en opción para evitar vincular la biblioteca del cargador vulkan en macOS

mkdir build
cd build
cmake ../src
cmake --build . -j 4

Imágenes de muestra

Imagen original

2x exclusivo con ImageMagick

convert origin.jpg -resize 200% output.png

2x exclusivo con el filtro de ImageMagick Lanczo4

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

2x exclusivo con cigas reales

realcugan-ncnn-vulkan.exe -i origin.jpg -o output.png -s 2 -n 1 -x

Proyecto original de Real-Cugan

• https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/real-cugan

Otro código de código abierto utilizado

• https://github.com/tencent/ncnn para inferencia rápida de redes neuronales en todas las plataformas
• https://github.com/webmproject/libwebp para codificar y decodificar imágenes WebP en todas las plataformas
• https://github.com/nothings/stb para decodificar y codificar imagen en Linux/MacOS
• https://github.com/tronkko/dirent para enumerar archivos en el directorio en Windows