lj1995-computer-vision

@Nuevo009 你可以看看forward那一块有关tile_mode的pytorch代码。RealCUGAN的tile策略是半切割，对于景深处理的关键模块，是让他重新聚合看到全局信息的

> 非常期待这个小模型的发布，现在的模型跑起来还是太慢了 他很可能就不叫CUGAN了，是比2018年出的waifu2x里的CUNet新挺多的网络结构

> @lj1995-computer-vision 经过验证之后确实是分块策略出了问题，不分块的话，onnx 和 torch 的表现是一样的，第一个问题的case 2 那张图其实还是分块做的，我当时可能弄混了。 > > 但是经过测试后发现了新问题。VapourSynth 的 torch wrapper 似乎有明显的变糊和偏色问题？ > > 就我上面发的几张图也能看出来区别 比如这张用 vs 的 torch wrapper 出的结果 > > > > 不过如果你要说 Pytorch...

> > > > > 你用的应该是waifu2x-caffe的替换版，原版模型在tile后会产生切割线是在预期内的，原版的tile策略是不能用的，因为tile后他看不见全局，无法判断谁要增强谁要保留。我们有开发新版tile，我刚才测试了下没有切割线（2倍denoise3x如图），不过caffe版本目前没有人修正到新版的tile。还是建议不tile。 > > > > > > > > > > > > 你说的这个新版 tiles 是 pytorch 的模型转换到 caffe 的时候必须的一些额外处理吗。那可能 torch 转换到 ort 的时候也需要做类似的东西。 >...

TRT加持后，1080P T4可以跑1s2.5f

> 原视频： 帧率模式 : 动态帧率 (VFR) 帧率 : 24.431 FPS 最低帧率 : 14.985 FPS 最高帧率 : 119.880 FPS 原始帧率 : 29.970 (30000/1001) FPS > > 转出来的视频： 帧率模式 : 恒定帧率 (CFR)...

网盘或者releases下载weights参数包 参数配置参考config.py 跑图像运行https://github.com/bilibili/ailab/blob/main/Real-CUGAN/upcunet_v3.py 跑视频运行https://github.com/bilibili/ailab/blob/main/Real-CUGAN/inference_video.py

> 跑图片和视频config.py配置修改不生效啊，还是使用的upcunet_v3.py和inference_video.py内部输入路径与模型路径参数 upcunet_v3.py和inference_video.py的路径和参数您可以手动修改一下的呢

我还没来得及更新，今天吧。

今天更不了了，间歇性连不上。