APISR：专注于动漫图像、视频的超分辨率模型

APISR：专注于动漫图像的超分辨率 APISR可以提升动漫图像、视频的分辨率 同时还能处理各种图像退化问题，如模糊、噪声、压缩伪影等。 APISR还提供了灵活的放大选项，支持2倍、4倍等不同的放大系数。 经过@ZHOZHO672070大佬测试，效果很不错。 云上T4，256 视频放大4倍，171帧只需50s... 主要功能 超分辨率增强： 对低质量、低分辨率的动漫图像和视频进行恢复和增强，显著提高其分辨率和图像质量。 处理真实世界退化图像： 特别设计算法来处理现实世界中遇到的各种图像退化问题，如模糊、噪声、压缩伪影等，有效改善动漫图像在实际应用场景中的表现。 支持多种放大因子： 项目提供了对不同放大因子（如2倍、4倍等）的支持，允许用户根据需要选择合适的放大级别来优化图像的视觉效果。 支持动漫视频： APISR项目不仅支持动漫图片的超分辨率增强，也支持动漫视频。通过提升视频中每一帧的清晰度和质量，整个视频的视觉效果也会相应提升。 工作原理 数据收集和处理 ：首先，从动漫视频中挑选出质量高、信息丰富的帧作为训练数据。这一步骤确保了训练模型的数据基础是高质量的。

训练深度学习模型 ：使用挑选出的高质量动漫帧，训练一个深度神经网络模型。这个模型学习如何从低分辨率的图像重建出高分辨率的版本。它会学习动漫图像特有的线条和颜色模式，以及如何处理压缩和噪声等退化因素。

超分辨率增强 ：将低分辨率的动漫图像或视频帧输入到训练好的模型中，模型会输出高分辨率、更清晰的图像或视频帧。

特定挑战的解决方案 ：

对于手绘线条扭曲和变弱的问题，APISR通过模拟互联网传输中的压缩和使用特定技术增强微弱线条，来恢复线条的清晰度。 为了减少放大过程中可能出现的颜色伪影，APISR使用了一种特殊的损失函数，同时考虑动漫和真实照片的特征，以保持颜色的自然性和图像的清晰度。 项目地址： https://github.com/Kiteretsu77/APISR 在线 Demo： http://huggingface.co/spaces/HikariDawn/APISR 论文地址： https://arxiv.org/abs/2403.01598 @ZHOZHO672070 大佬制作的ComfyUI： https:// github.com/ZHO-ZHO-ZHO/Co mfyUI-APISR [video width="1408" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/X2Twitter.com_1770070435117281280720p.mp4"][/video]