为了让你能高清重温童年的XXX，AI近来没少努力。

最近我们就发现了一个专为动漫图像而生的画质修复模型：

Real-CUGAN。

这个开源模型在今天登上了GitHub热榜，还来自b站官方。

它的效果也比此前俩个挺火的超分模型要更进一步，推理速度、兼容性什么的也都更快、更好。

“老二刺猿”了就是说[狗头]。

结构魔改自Waiuf2x

Real-CUGAN，全名Real Cascade U-Nets for Anime Image Super Resolution。

其结构魔改自此前大火的图片无损放大/降噪神器——Waiuf2x （GitHub标星23k），并可以与之无缝兼容；训练代码基本来自腾讯去年刚出品的RealESRGAN （GitHub标星9.1k）。

Waiuf2x出自日本的一位“技术宅”，原理大概就是把一堆二次元图片缩小再和原图放一起，通过算法让模型自己学会了如何放大拉伸图片。

Waiuf2x有免费的网页版供大家使用。

RealESRGAN，主要通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种“退化”过程，然后让模型看到一张糊图后倒推出来它的高清图。

它是对超分“前辈”ESRGAN的进一步改进，后者曾赢得ECCV2018 PIRM-SR挑战赛中的第一名。

相比这两位，Real-CUGAN都有什么独到之处呢？

首先在训练集方面，前两者都是采用私有二次元训练集，量级与质量未知，Real-CUGAN则用了百万级高清的二次元数据集。

在推理耗时方面（目标为1080P），如果以Waiuf2x为基线，RealESRGAN要耗费2.2x的时间，Real-CUGAN则只需1x。

在强度调整方面，Waiuf2x可以支持多种降噪强度，RealESRGAN没法调整，Real-CUGAN则支持4种降噪强度与保守修复，未来还会提供不同程序的去模糊、去JPEG伪影、锐化等功能。

此外，Waiuf2x只能实现1倍和2倍分辨率修复，RealESRGAN只支持4倍，Real-CUGAN则2～4倍都可以（1倍还在训练中）。

当然，最最最重要的还是效果。

来看一些最直观的对比图：

可以看到，Real-CUGAN和Waiuf2x的结果都差不多，但是RealESRGAN却没有处理好地板纹理。

在这组对比图中，Waiuf2x明显不如后两者线条清晰，而相比Real-CUGAN，RealESRGAN中人物嘴巴和下颚处的线条是虚的，有杂线。

而在这组“极致渣清型”图片的超分效果中，Waiuf2x仍然明显不够清晰。

而RealESRGAN整体清晰是清晰，却仍然出现了杂线，以及和明显的伪影——只有Real-CUGAN画面干干净净，表现最好。

面向4类玩家提供不同参数配置

为了方便更多的创造者，Real-CUGAN面向4类群体开源了不同的推理参数设置。

-Windows 玩家

Real-CUGAN为Windows用户打包了一个可执行环境（下载链接可在文末的仓库里自取）。

通过congfig文件可进行通用参数设置：在mode中填写video或者image决定超视频还是超图像。

模型分三类，具体选哪种也给了参考：

-Waifu2x-caffe玩家

提供了两套参数：Real-CUGAN2x标准版(denoise-level3) 和Real-CUGAN2x无切割线版。

-Python玩家

需torch>=1.0.0，配备numpy、opencv-python、moviepy模块。

-VapourSynth玩家（专业视频压制）

这个就不细说了，相应的读者可以参见仓库的Readme说明～

最后，Real-CUGAN也正在计划更新更多：包括快速模型、简单的GUI、一步超到任意指定分辨率功能以及对本身效果的改进（优化纹理保留，削减模型处理痕迹）。

心动的朋友可以戳下方链接试试手：点此跳转