realcugan ncnn vulkan

NCNN VULNN Real-Cugan

❗ ❗ ❗ Perangkat lunak ini sedang dalam tahap pengembangan awal, mungkin menggigit kucing Anda

Implementasi NCNN dari konverter real-cugan. Berlari cepat di Intel / AMD / NVIDIA / Apple-Silicon dengan API Vulkan.

RealCugan-NCNN-Vulkan menggunakan proyek NCNN sebagai kerangka inferensi jaringan saraf universal.

Unduh

Unduh Windows/Linux/MacOS yang dapat dieksekusi untuk GPU Intel/AMD/NVIDIA/Apple-Silicon

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

Paket ini mencakup semua binari dan model yang diperlukan. Ini portabel, jadi tidak ada lingkungan runtime Cuda atau Pytorch :)

Tentang real-cugan

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

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

Penggunaan

Contoh Perintah

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

Penggunaan penuh

 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 dan output-path menerima jalur file atau jalur direktori
• noise-level = tingkat kebisingan, nilai besar berarti efek denoise yang kuat, -1 = tidak ada efek
• scale = level skala, 1 = tidak ada penskalaan, 2 = kelas atas 2x
• tile-size = ukuran ubin, gunakan nilai yang lebih kecil untuk mengurangi penggunaan memori GPU, default memilih secara otomatis
• syncgap-mode = Sinkronisasi Mode GAP, 0 = Tidak Sinkron
• load:proc:save = jumlah utas untuk tiga tahap (decoding gambar + realcugan upscaling + pengkodean gambar), menggunakan nilai yang lebih besar dapat meningkatkan penggunaan GPU dan mengkonsumsi lebih banyak memori GPU. Anda dapat menyetel konfigurasi ini dengan "4: 4: 4" untuk banyak gambar ukuran kecil, dan "2: 2: 2" untuk gambar ukuran besar. Pengaturan default biasanya berfungsi dengan baik untuk sebagian besar situasi. Jika Anda menemukan bahwa GPU Anda lapar, cobalah meningkatkan jumlah benang untuk mencapai pemrosesan yang lebih cepat.
• format = Format gambar yang akan menjadi output, PNG didukung lebih baik, namun Webp umumnya menghasilkan ukuran file yang lebih kecil, keduanya dikodekan tanpa kerugian

Jika Anda mengalami kerusakan atau kesalahan, coba upgrade driver GPU Anda:

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

Membangun dari sumber

1. Unduh dan Siapkan Vulkan SDK dari https://vulkan.lunarg.com/

• Untuk distribusi Linux, Anda bisa mendapatkan persyaratan pembuatan penting dari manajer paket

dnf install vulkan-headers vulkan-loader-devel

apt-get install libvulkan-dev

pacman -S vulkan-headers vulkan-icd-loader

2. Klon proyek ini dengan semua submodule

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

3. Bangun dengan cmake

• Anda dapat melewati -duse_static_moltenvk = On Option untuk menghindari menautkan pustaka vulkan loader di macOS

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

Contoh gambar

Gambar asli

Kelas atas 2x dengan Imagemagick

convert origin.jpg -resize 200% output.png

Kelas atas 2x dengan filter imagemagick lanczo4

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

Kelas atas 2x dengan kugen nyata

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

Proyek Real-Cugan Asli

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

Kode open-source lainnya yang digunakan

• https://github.com/tencent/ncnn untuk inferensi jaringan saraf cepat di semua platform
• https://github.com/webmproject/libwebp untuk pengkodean dan decoding gambar webp di semua platform
• https://github.com/nothings/stb untuk decoding dan encoding gambar pada linux/macos
• https://github.com/tronkko/dirent untuk mendaftarkan file di direktori di windows