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FlowFrames -비디오 보간을위한 Windows GUI

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FlowFrames Windows GUI 용 비디오 보간 - Rife (Pytorch & NCNN), Dain (NCNN) 및 Flavr (Pytorch) 구현을 지원합니다.

Flowframes는 오픈 소스 기부금 입니다. Patreon의 초기 접근 기간 후에 빌드는 가려움증에 무료로 출시됩니다. 이 Repo의 코드는 완성되었으며 프로그램을 직접 컴파일하거나 개발에 기여하고자하는 숙련 된 사용자는 "Paywall"이 아닙니다.

그러나이 repo의 코드가 주어진 순간에 안정적임을 보장 할 수 없으므로 자체 제작 버전을 지원하지 않습니다 .

빠른 설치

• 가려움증 또는 가장 최근의 베타 버전의 경우 Patreon에서 다운로드하십시오. 이 repo는 빌드를 제공하지 않습니다.
• 설치 프로그램의 지침을 따르고 완료되기를 기다립니다.
• 흐름 프레임을 실행하십시오

Pytorch 구현 사용

Flowframes는 Tencent의 NCNN 프레임 워크에서 실행되는 Rife-NCNN과 함께 제공되며, 이는 현대 (Vulkan 가능) GPU에서 실행할 수 있습니다.

그러나 공식 Rife 구현은 원래 Pytorch 구현을 통해 가장 잘 실행됩니다.

이를 실행하기위한 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 현대 NVIDIA GPU (750 TI, 900/1000/1600/2000/3000/4000 시리즈).
• Pytorch (1.5 이상) 및 패키지 opencv-python , sk-video , imageio 포함한 파이썬 설치.
  • Flowframes Installer는 이러한 요구 사항이 완성되지 않은 경우 기본적으로 모든 종속성을 자동으로 다운로드합니다.

파이썬 종속성에 대한 자세한 내용

구성

모든 설정에는 합리적인 기본값이 있으므로 사용자는 프로그램을 사용하기 전에 구성을 수행 할 필요가 없습니다.

다음은 더 중요한 설정 중 일부에 대한 설명입니다.

애플리케이션

• 처리 스타일 : 프레임을 편집하려하거나 수동으로 중간으로 복제 할 경우 모든 단계를 한 번에 실행하거나 각 단계를 수동으로 실행하십시오.
• 최대 비디오 크기 : 비디오가 더 크면이 해상도에서 프레임이 내보내집니다. 낮은 해상도는 보간 속도를 높이고 있습니다.
• 내보내기 이름 패턴 : 변수를 사용하여 출력 파일 이름의 패턴을 사용자 정의합니다.

보간

• 보존 할 입력 미디어 : 오디오, 자막 및 MKV 메타 데이터의 전환.
• 투명성 활성화 : 투명성을 보간하십시오. 입력 및 출력이 투명성 (PNG/GIF)을 지원하는 경우에만 활성화됩니다.
• HQ JPEG 가져 오기 : 비디오에서 PNG 프레임 대신 JPEG를 추출합니다. 빠르고 가벼우면서도 작고 (보이지 않는) 품질 손실.
• 프레임 de-duplication : 이것은 2D 애니메이션을위한 것입니다. 복제를 제거하면 매끄러운 보간이 가능합니다.
  • 복제물없이 콘텐츠 만 사용하는 경우 (예 : 카메라 영상, CG 렌더링)이를 완전히 비활성화해야합니다.
  • "추출 중"은 대부분의 콘텐츠에서 작동합니다. 감도를 미세 조정하려면 "정확한 (추출 후)를 사용하십시오.
• 루프 보간 : 이로 인해 루프가있는 애니메이션이 끝의 첫 번째 프레임으로 다시 보간하여 완벽한 루프로 보간됩니다.
• 장면 변경 수정 : 이렇게하면 장면 변경 (컷)이 이상해지면 이상한 모핑 효과가 발생합니다.
• 자동 인코딩 : 보간 중에 비디오를 인코딩합니다. 디스크 공간 사용량을 최소화하기 위해 이미 인코딩 된 프레임을 선택적으로 삭제하십시오.

AI 특정 설정

• Rife -UHD 모드 -이 모드는 일부 스케일링 매개 변수를 변경하고 고해상도 비디오의 결과를 향상시켜야합니다.
• GPU IDS : 0 하나의 전용 GPU가있는 설정의 기본값입니다. 예를 들어 4 개의 전용 GPU는 0,1,2,3 의미합니다.
• NCNN 처리 스레드 :이 숫자를 2, 3 또는 4로 늘리면 GPU 활용도를 향상시킬 수 있지만 속도가 느려집니다.
• Rife Cuda Fast Mode : Half-Precision (FP16)을 사용하여 속도를 높이고 VRAM 사용을 줄이지 만 불안정 할 수 있습니다.

비디오 내보내기

• 인코딩 옵션 : 비디오/GIF 인코딩 옵션을 설정합니다. 자세한 내용은 FFMPEG 문서를 참조하십시오.
• 최소 비디오 길이 : 출력 이이 값을 반복 하여이 값인지 여부를 확인하십시오.
• 최대 출력 프레임 속도 : 예를 들어 24fps 비디오에서 60fps 출력을 원하는 경우 다운 샘플링으로 프레임 속도를 제한하십시오.

디버깅 / 실험

• 숨겨진 CMD Windows 표시 : AI 프로세스 용 Windows가 표시됩니다. 디버깅에 유용 할 수 있습니다.

시스템 요구 사항

최저한의:

• Vulkan Capable GPU (Nvidia Kepler 또는 Newer, AMD GCN 2 또는 NEWER)

권장 :

• 6GB VRAM 이상의 현대 CUDA 가능 GPU (NVIDIA MAXWELL 또는 NEWER)
• 16GB RAM
• Modern CPU (Intel Core 7000 시리즈 또는 최신, AMD Ryzen 1000 시리즈 또는 새로운 시리즈)

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q : Rife Cuda와 Rife NCNN의 차이점은 무엇입니까? 어느 것을 사용해야합니까?
A : 결과는 동일해야하지만 Rife-NCNN은 NVIDIA에서만 AMD 카드로 실행됩니다. Nvidia 카드가있는 경우 Cuda를 더 빨리 사용하십시오.

Q : 프레임 제거 기능이란 무엇입니까? 언제 활성화하거나 비활성화해야합니까?
A : 주로 비디오에 연속 프레임이 변경되지 않은 2D 애니메이션을위한 것입니다. 고르지 않은 출력을 피하기 위해 보간 전에 제거해야합니다. 2D 애니메이션을 활성화하고 카메라 푸티 지 또는 3D 렌더링 된 비디오와 같은 일정한 프레임 속도 컨텐츠를 비활성화하십시오.

Q : 내 출력은 특히 어둡거나 낮은 대비 장면에서 매우 고르지 않습니다!
A : 복제 제거 비활성화 (또는 여전히 필요한 경우 임계 값을 줄이십시오).

Q : 중복 제거 모드 "추출 중 제거"와 "추출 후 제거"의 기술적 차이는 무엇입니까?
A : "동안"는 FFMPEG의 mpdecimate 필터를 사용하며 중복 프레임을 전혀 추출하지 않습니다. "후"는 모든 프레임을 추출한 다음 Magick.net을 사용하여 이미지 차이를 확인하여 중복을 확인합니다.

Q : 자동 인코 코드는 어떻게 작동하며, 활성화 또는 비활성화해야합니까?
A : 보간 동안 출력 비디오를 인코딩합니다. CPU가 매우 약한 경우가 아니라면 활성화하십시오.

Q : "전체"패키지를 다운로드했지만 이제 내 시스템 파이썬 설치로 전환하고 싶습니다. 어떻게해야하나요?
A : FlowframesData/pkgs/ 로 이동하여 폴더 py-tu 또는 py-amp 삭제하십시오. Flowframes는 이제 System Python을 사용하려고합니다.