waifu2x ncnn vulkan

waifu2x ncnn vulkan

WAIFU2X 변환기의 NCNN 구현. Vulkan API를 사용하여 Intel / AMD / NVIDIA / Apple-Silicon에서 빠르게 실행됩니다.

Waifu2x-ncnn-vulkan은 NCNN 프로젝트를 범용 신경망 추론 프레임 워크로 사용합니다.

다운로드

Intel/AMD/NVIDIA GPU 용 Windows/Linux/MacOS 실행 파일을 다운로드하십시오

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

이 패키지에는 필요한 모든 바이너리 및 모델이 포함되어 있습니다. 휴대용이므로 Cuda 또는 Caffe 런타임 환경이 필요하지 않습니다. :)

사용법

예제 명령

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

전체 사용

 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 및 output-path 는 파일 경로 또는 디렉토리 경로를 허용합니다.
• noise-level = 노이즈 레벨, 큰 값은 강한 데노이즈 효과를 의미합니다. -1 = 효과 없음
• scale = 스케일 레벨, 1 = 스케일링 없음, 2 = 고급 2x
• tile-size = 타일 크기, 작은 값을 사용하여 GPU 메모리 사용을 줄이고 기본 선택을 자동으로 선택합니다.
• load:proc:save Count 3 단계 (이미지 디코딩 + Waifu2x Upscaling + Image Encoding)의 스레드 카운트가 더 큰 값을 사용하면 GPU 사용량이 증가하고 더 많은 GPU 메모리를 소비 할 수 있습니다. 이 구성을 많은 소형 이미지의 경우 "4 : 4 : 4"로, 대형 이미지의 경우 "2 : 2 : 2"로 조정할 수 있습니다. 기본 설정은 일반적으로 대부분의 상황에서 잘 작동합니다. GPU가 배가 고프다는 것을 알게되면 스레드 수가 증가하여 더 빠른 처리를 달성하십시오.
• format = 출력이 될 이미지의 형식, png는 더 잘 지원되지만 웹은 일반적으로 더 작은 파일 크기를 산출합니다. 둘 다 무손실로 인코딩됩니다.

충돌 또는 오류가 발생하면 GPU 드라이버를 업그레이드하십시오.

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

소스에서 빌드하십시오

1. https://vulkan.lunarg.com/에서 Vulkan SDK를 다운로드하여 설정하십시오.

• Linux 배포의 경우 패키지 관리자로부터 필수 빌드 요구 사항을 얻을 수 있습니다.

dnf install vulkan-headers vulkan-loader-devel

apt-get install libvulkan-dev

pacman -S vulkan-headers vulkan-icd-loader

2. 이 프로젝트를 모든 서브 모듈로 복제하십시오

git clone https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan.git
cd waifu2x-ncnn-vulkan
git submodule update --init --recursive

3. CMAKE로 빌드하십시오

• MacOS에서 Vulkan 로더 라이브러리를 연결하지 않도록 -Duse_static_moltenvk = ON 옵션을 통과 할 수 있습니다.

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

waifu2x-caffe-cui와의 속도 비교

환경

• Windows 10 1809
• AMD R7-1700
• NVIDIA GTX-1070
• Nvidia 드라이버 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

	이미지 크기	대상 크기	블록 크기	총 시간	GPU 메모리 (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

	이미지 크기	대상 크기	블록 크기	총 시간	GPU 메모리 (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

샘플 이미지

원본 이미지

imagemagick로 고급 2x

convert origin.jpg -resize 200% output.png

imagemagick lanczo4 필터로 고급 2x

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

waifu2x 노이즈 = 2 스케일 = 2로 고급 2x

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

원래 Waifu2X 프로젝트

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

사용 된 다른 오픈 소스 코드

• 모든 플랫폼에서 빠른 신경망 추론을위한 https://github.com/tencent/ncnn
• https://github.com/webmproject/libwebp 모든 플랫폼에서 웹 사이트 이미지를 인코딩하고 디코딩하기위한
• Linux/MacOS에서 이미지 디코딩 및 인코딩을위한 https://github.com/nothings/stb
• https://github.com/tronkko/dirent는 Windows의 디렉토리에 파일을 나열하십시오