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FlowFrames-ビデオ補間用のWindows GUI

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ビデオ補間用のFlowFrames Windows GUI -Rife（Pytorch＆NCNN）、Dain（NCNN）、およびFlavr（Pytorch）の実装をサポートします。

FlowFramesはオープンソースの寄付ウェアです。ビルドは、パトレオンでの早期アクセス期間の後、かゆみで無料でリリースされます。このレポのコードは完了しており、プログラムを自分でコンパイルしたい、または開発に貢献したい経験豊富なユーザーを「ペイウォール」していません。

ただし、このレポのコードがいつでも安定していることを保証することはできないため、自己構築バージョンのサポートは提供していません。

クイックインストール

• Itchまたは、最新のベータバージョンの場合、Patreonでダウンロードしてください。このレポはビルドを提供しません。
• インストーラーの指示に従って、それが完了するのを待ちます
• フローフレームを実行します

Pytorchの実装を使用します

FlowFramesには、TencentのNCNNフレームワークで実行されるRife-NCNNが付属しています。これにより、現代の（Vulkan対応）GPUで実行できます。

ただし、公式の実装は、元のPytorch実装を介して最適です。

これらを実行するための要件は次のとおりです。

• モダンなNvidia GPU （750 TI、900/1000/1600/2000/4000/4000シリーズ）。
• Pytorch（1.5以降）を含むPythonインストール、およびPackages opencv-python 、 sk-video 、 imageio 。
  • FlowFramesインストーラーは、これらの要件がフルフィルされていない場合、デフォルトですべての依存関係を自動的にダウンロードします。

Python依存関係の詳細

構成

すべての設定には妥当なデフォルトがあるため、ユーザーはプログラムを使用する前に構成を実行する必要はありません。

以下は、より重要な設定のいくつかの説明です。

応用

• 処理スタイル：フレームを編集するか、手動で補償する場合に、すべてのステップを一度に実行するか、各ステップを手動で実行します。
• 最大ビデオサイズ：ビデオが大きい場合、フレームはこの解像度でエクスポートされます。解像度の低下は補間を大幅に高速化します。
• エクスポート名パターン：変数を使用して出力のファイル名のパターンをカスタマイズします。

補間

• 保存するための入力メディア：オーディオ、サブタイトル、MKVメタデータのトグル転送。
• 透明性を有効にする：透明性を補間します。入力と出力が透明性をサポートしている場合にのみアクティブ（PNG/GIF）。
• HQ JPEGのインポート：ビデオからPNGフレームの代わりにJPEGを抽出します。高速で軽量ですが、小さな（見えない）品質の損失があります。
• フレーム脱重：これは2Dアニメーション用です。複製を除去すると、スムーズな補間が可能になります。
  • 複製せずにコンテンツのみを使用する場合は、これを完全に無効にする必要があります（たとえば、カメラ映像、CGレンダリング）。
  • ほとんどのコンテンツで「抽出中」が機能します。感度を微調整するには、「正確な（抽出後）」を使用します。
• ループ補間：これにより、ループされたアニメーションは、最後の最初のフレームに補間することにより、完全なループに補間されます。
• シーンの変更の修正：これにより、シーンの変化（カット）が補間されないようになります。これにより、奇妙なモーフィング効果が生じます。
• Auto-Encode：補間中にビデオをエンコードします。オプションで、既にエンコードされたフレームを削除して、ディスクスペースの使用量を最小限に抑えます。

AI固有の設定

• RIFE -UHDモード - このモードはいくつかのスケーリングパラメーターを変更し、高解像度のビデオで結果を改善する必要があります。
• GPU ID： 0は、1つの専用GPUを備えたセットアップのデフォルトです。たとえば、4つの専用GPUは0,1,2,3意味します。
• NCNN処理スレッド：この数を2、3、または4に増やすと、GPUの使用率が向上しますが、速度が低下する可能性があります。
• Rife Cuda Fast Mode：Half Ecision（FP16）を利用して、物事をスピードアップしてVRAMの使用を削減しますが、不安定になる可能性があります。

ビデオエクスポート

• エンコーディングオプション：ビデオ/GIFエンコーディングのオプションを設定します。詳細については、 FFMPEGドキュメントを参照してください。
• 最小ビデオ長：ループをループすることで、出力がこの値であることを確認してください。
• 最大出力フレームレート：24 fpsビデオから60 fps出力が必要な場合、ダウンサンプリングによるフレームレートを制限します。

デバッグ /実験

• 隠されたCMDウィンドウを表示：これにより、AIプロセス用のWindowsが表示されます。デバッグに役立ちます。

システム要件

最小：

• Vulkan-Capable GPU（Nvidia KeplerまたはNewer、AMD GCN 2またはNew）

推奨：

• 6 GB VRAM以上のモダンなCUDA対応GPU（Nvidia MaxwellまたはNewer）
• 16 GB RAM
• Modern CPU（Intel Core 7000シリーズまたは新しい、AMD Ryzen 1000シリーズまたは新しいシリーズ）

よくある質問（FAQ）

Q： Rife CudaとRife NCNNの違いは何ですか？どちらを使用すればよいですか？
A：結果は同一である必要がありますが、Rife-NCNNはAMDカードでも実行され、CUDAはNvidiaでのみ実行されます。 Nvidiaカードをお持ちの場合は、CUDAをより速く使用してください。

Q：フレームの重複とは何ですか？いつ有効または無効にする必要がありますか？
A：これは主に2Dアニメーション用で、ビデオには変更なしに連続したフレームがあります。途切れ前に停止する前に除去する必要があります。 2Dアニメーションに有効にし、カメラ映像や3Dレンダリングされたビデオなどの一定のフレームレートコンテンツを無効にします。

Q：特に暗い（または低コントラスト）シーンでは、私の出力は非常に途切れ途切れに見えます！
A：重複排除を無効にします（または、まだ必要な場合はしきい値を減らす）

Q：重複脱倍数モード「抽出中に削除」と「抽出後の削除」の技術的な違いは何ですか？
A： 「YOUN」はFFMPEGのmpdecimateフィルターを使用し、重複したフレームをまったく抽出しません。 「After」はすべてのフレームを抽出し、magick.netを使用して画像の違いをチェックすることで重複をチェックします。

Q： Auto-Encodeはどのように機能し、それを有効または無効にする必要がありますか？
A：後でではなく、補間中に出力ビデオをエンコードします。非常に弱いCPUがない限り、有効にします。

Q： 「フル」パッケージをダウンロードしましたが、自分のシステムPythonインストールに切り替えたいと思います。どうすればいいですか？
A： FlowframesData/pkgs/に移動し、 py-tu py-amp削除してください。 FlowFramesは、システムPythonを使用しようとします。