waifu2x ncnn vulkan

WAIFU2X NCNN VULKAN

Implementação do NCNN do conversor WAIFU2X. Executa rápido na Intel / AMD / Nvidia / Apple-Silicon com API Vulkan.

Waifu2x-ncnn-vulkan usa o projeto NCNN como estrutura de inferência da rede neural universal.

Download

Baixe o Windows/Linux/MacOS executável para GPU Intel/AMD/NVIDIA

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

Este pacote inclui todos os binários e modelos necessários. É portátil, então não é necessário um ambiente de tempo de execução CUDA ou CAFFE :)

Usos

Exemplo de comando

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

Usos completos

 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 e output-path aceitam o caminho do arquivo ou caminho do diretório
• noise-level = nível de ruído, grande valor significa forte efeito denoise, -1 = sem efeito
• scale = nível de escala, 1 = sem escala, 2 = sofisticado 2x
• tile-size = tamanho do ladrilho, use um valor menor para reduzir o uso da memória da GPU, o padrão seleciona automaticamente
• load:proc:save = Contagem de thread para os três estágios (decodificação da imagem + Upscaling Upscaling + codificação de imagem), usando valores maiores, pode aumentar o uso da GPU e consumir mais memória GPU. Você pode ajustar essa configuração com "4: 4: 4" para muitas imagens de tamanho pequeno e "2: 2: 2" para imagens de tamanho grande. A configuração padrão geralmente funciona bem para a maioria das situações. Se você achar que sua GPU está com fome, tente aumentar a contagem de roscas para obter um processamento mais rápido.
• format = o formato da imagem a ser produzido, o PNG é melhor suportado, no entanto, o WebP geralmente produz tamanhos de arquivo menores, ambos são codificados sem perdas

Se você encontrar um acidente ou erro, tente atualizar o driver da 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 a partir da fonte

1. Faça o download e configure o SDK Vulkan em https://vulkan.lunarg.com/

• Para distribuições Linux, você pode obter os requisitos essenciais de construção do gerenciador de pacotes

dnf install vulkan-headers vulkan-loader-devel

apt-get install libvulkan-dev

pacman -S vulkan-headers vulkan-icd-loader

2. Clone este projeto com todos os submódulos

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

3. Construir com cmake

• Você pode passar -duse_static_moltenvk = na opção para evitar vincular a biblioteca Vulkan Loader no macOS

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

Comparação de velocidade com Waifu2x-Caffe-Cui

Ambiente

• Windows 10 1809
• AMD R7-1700
• Nvidia GTX-1070
• Nvidia Driver 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

	Tamanho da imagem	Tamanho do alvo	Tamanho do bloco	Tempo (s) total (s)	Memória da GPU (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

	Tamanho da imagem	Tamanho do alvo	Tamanho do bloco	Tempo (s) total (s)	Memória da GPU (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

Exemplo de imagens

Imagem original

Sofisticado 2x com imagemagick

convert origin.jpg -resize 200% output.png

Upscale 2x com imagemagick lanczo4 filtro

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

Upscale 2x com ruído waifu2x = 2 escala = 2

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

Projeto WAIFU2X original

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

Outro código de código aberto usado

• https://github.com/tencent/ncnn para inferência de rede neural rápida em todas as plataformas
• https://github.com/webmproject/libwebp para codificação e decodificação de imagens Webp em todas as plataformas
• https://github.com/nothings/stb para decodificar e codificar a imagem em Linux/MacOS
• https://github.com/tronkko/dirent para listar arquivos no diretório no Windows