
Super Resolution Erfahrungen?
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Hab mal den Suzie testclip und durch VSGAN mit dem BSRGAN model laufen lassen und so auf 70x576 gebracht.
Code- import vapoursynth as vs
- core = vs.get_core()
- # Loading VSGAN
- from vsgan import VSGAN
- # Loading C:\Users\Selur\Desktop\suzie_qcif.y4m using RawsSource
- clip = core.raws.Source("C:/Users/Selur/Desktop/suzie_qcif.y4m")
- # making sure input color matrix is set as 470bg
- clip = core.resize.Point(clip, matrix_in_s="470bg",range_s="full")
- # making sure frame rate is set to 29.970
- clip = core.std.AssumeFPS(clip=clip, fpsnum=30000, fpsden=1001)
- # Setting color range to PC (full) range.
- clip = core.std.SetFrameProp(clip=clip, prop="_ColorRange", intval=0)
- # adjusting color space from YUV420P8 to RGB24 for vsLevels
- clip = core.resize.Bicubic(clip=clip, format=vs.RGB24, matrix_in_s="470bg", range_s="full")
- # creating a VSGAN instance
- vsgan = VSGAN("cuda")
- model = "J:/VapourSynth64Portable_VSGAN/vsgan_models/BSRGAN.pth" # setting model
- vsgan.load_model(model) # loading model
- clip = vsgan.run(clip=clip) # using vsgan
- # adjusting output color from: RGB24 to YUV420P10 for x265Model (i420@8)
- clip = core.resize.Bicubic(clip=clip, format=vs.YUV420P10, matrix_s="470bg", range_s="full")
- clip.set_output()
Hab das Ergebnis mal in mein GoogleDrive gepackt.
Da es sich bei BSRGAN um einen Bildupscaler und nicht um einen Videoupscaler handelt sieht man im Video wie erwartet ein Flimmern aber finde es schon sehr beeindruckend. (ja ist 'glatt'
und das Flimmern kriegt man vermutlich auch irgendwie etwas reduziert.)
Habe heute den ganzen Tag mit VSGAN und den Modellen (https://upscale.wiki/wiki/Model_Database) rumgespielt.
Würde generell sagen, dass:
- man mit VSGAN definitiv Bilder upscalen kann
- einfache Cartoons&Co upscalen und säubern kann
- es als Video-Upscaler nur bedingt geeignet ist.
- ohne ordentlich GPU man nicht viel Spaß damit hat.
- ich mir vorstellen kann, dass man damit gut Spieletexturen von alten Spielen aufmöbeln kann.
- das ganze ML-Zeug definitiv Potential hat
- der große Nachteil an der ganzen Sache ist, dass man um den Effekt eines dieser ML Modelle ändern will, ein neues Model anlernen muss. Es gibt nicht wie bei normalen Algorithmen und Funktionen Parameter an denen man drehen kann.
So, denke damit habe ich erst mal für die nächste Zeit genug von ML-Upscaling.
Cu Selur
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Von 144p auf DVD Auflösung, nicht schlecht.
Also scheinen die comparison.pngs auf der upscale wiki schon realistische Ergebnisse zu zeigen. Manche sehen einfach zu gut aus
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Sieht allerdings etwas nach dem Ergebnis von "Fractalius" aus, wenn man sich die Haare und Falten in der Hand näher anschaut: Viel zu optimal geglättet und verlängert.
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Yup, wirkt etwas übereifrig. Hab gerade auch mal forceman von 352x288 auf 1444x1182 gewandelt, da sieht man auch jedes Fältchen etwas zu stark und die Bäume im Hintergrund verwirren das Model wohl etwas. (habe das Video auch im GoogleDrive abgelegt)
-> BSRGAN ist für Menschen&Co nice, aber für Bäume, Blumen, etc. sieht es grausig aus. (kennt das Modell nicht)
(husky mit BSRGAN)
Andere Modelle sehen da schon besser aus, aber sind i.d.R. auch nicht weit weg von NNEDI3.
(husky NNEDI3 (links) mit 4x_foolhardy_Remacri_ExtraSmoother (rechts) )
Cu Selur
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Hast du mal DVD Auflösung auf HD versucht?
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Nope.
Da die meisten der Modellei.d.R. x4 machent würde man danach nochmal down-sizen,...
nnedi3 vs. 4x-Universal-Upscaler-Detailed-155000-G
(BSGRAN ist für so etwas nicht zu gebrauchen)
Problem ist hat das das Ganze recht lahm ist und
nnedi3 vs 4xJaypeg90
nnedi3 vs lollypop
Wenn jemand ein 15sec Sample bereitstellt kann ich mal die Tage durch BSGRAN&Co zu jagen,..
Sind halt leider nur Image-Upscaler die ESRGAN da hat, sprich da müsste man sich dann noch um das Flimmern was man schon beim Suzie Clip gesehen hat kümmern,...
Cu Selur
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Hab mal den Suzie testclip und durch VSGAN mit dem BSRGAN model laufen lassen und so auf 70x576 gebracht.
Code- import vapoursynth as vs
- core = vs.get_core()
- # Loading VSGAN
- from vsgan import VSGAN
- # Loading C:\Users\Selur\Desktop\suzie_qcif.y4m using RawsSource
- clip = core.raws.Source("C:/Users/Selur/Desktop/suzie_qcif.y4m")
- # making sure input color matrix is set as 470bg
- clip = core.resize.Point(clip, matrix_in_s="470bg",range_s="full")
- # making sure frame rate is set to 29.970
- clip = core.std.AssumeFPS(clip=clip, fpsnum=30000, fpsden=1001)
- # Setting color range to PC (full) range.
- clip = core.std.SetFrameProp(clip=clip, prop="_ColorRange", intval=0)
- # adjusting color space from YUV420P8 to RGB24 for vsLevels
- clip = core.resize.Bicubic(clip=clip, format=vs.RGB24, matrix_in_s="470bg", range_s="full")
- # creating a VSGAN instance
- vsgan = VSGAN("cuda")
- model = "J:/VapourSynth64Portable_VSGAN/vsgan_models/BSRGAN.pth" # setting model
- vsgan.load_model(model) # loading model
- clip = vsgan.run(clip=clip) # using vsgan
- # adjusting output color from: RGB24 to YUV420P10 for x265Model (i420@8)
- clip = core.resize.Bicubic(clip=clip, format=vs.YUV420P10, matrix_s="470bg", range_s="full")
- clip.set_output()
Hab das Ergebnis mal in mein GoogleDrive gepackt.
Da es sich bei BSRGAN um einen Bildupscaler und nicht um einen Videoupscaler handelt sieht man im Video wie erwartet ein Flimmern aber finde es schon sehr beeindruckend. (ja ist 'glatt'
und das Flimmern kriegt man vermutlich auch irgendwie etwas reduziert.)
Habe heute den ganzen Tag mit VSGAN und den Modellen (https://upscale.wiki/wiki/Model_Database) rumgespielt.
Würde generell sagen, dass:
- man mit VSGAN definitiv Bilder upscalen kann
- einfache Cartoons&Co upscalen und säubern kann
- es als Video-Upscaler nur bedingt geeignet ist.
- ohne ordentlich GPU man nicht viel Spaß damit hat.
- ich mir vorstellen kann, dass man damit gut Spieletexturen von alten Spielen aufmöbeln kann.
- das ganze ML-Zeug definitiv Potential hat
- der große Nachteil an der ganzen Sache ist, dass man um den Effekt eines dieser ML Modelle ändern will, ein neues Model anlernen muss. Es gibt nicht wie bei normalen Algorithmen und Funktionen Parameter an denen man drehen kann.
So, denke damit habe ich erst mal für die nächste Zeit genug von ML-Upscaling.
Cu Selur
Das ist ja echt schon kranker Sch...ß !
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Für Animes is VSGAN + BSRGAN übrigens echt cool, siehe: https://forum.selur.net/Thread-2D-Cleaners-and-Rescale
Aber leider muss ich meist erst mal downscalen bevor ich bsrgan anwenden kann weil sonst die 8GB RAM meiner Grafikkarte nicht reichen.
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Das Logo sieht da etwas komisch aus, aber der Rest echt scharf
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Bei einfachen Cartoons würde man mit nem delogo filter und bsrgan ziemlich gut Ergebnise erhalten.
Cu Selur
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Sieht nach zuviel Arbeit aus. Ich hoffe einfach mal auf bessere GPU Preise xD
So langsam wird das realistisch, seit China gegen Miningfarmen vorgeht.
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Evtl kommt auch ne größere Graka Gebraucht-Verkaufswelle, wenn Crypto so weiter sinken.
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Im GameUpscale Reddit haben sie inzwischen auch die neueren Modelle entdeckt.
zb GFPGAN face restoration
https://preview.redd.it/q247j7…91bcffd5fbcaa6101187e977c
oder BSRGAN bei Call of Duty 1: https://www.nexusmods.com/callofduty/mods/1669/
https://preview.redd.it/tq587n…a77374311eded83935d09fd75
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Leider sind BSRGAN, GFP-GAN usw. nur sehr eingeschränkt für Videos nutzbar, da sie alles außer die Dinge für die sie trainiert sind recht unschön 'verzerren'.
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Zitat
Evtl kommt auch ne größere Graka Gebraucht-Verkaufswelle, wenn Crypto so weiter sinken.
es besteht Hoffnung: https://www.heise.de/news/Chin…Spottpreisen-6133778.html
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dann kauf mal n posten mit ~1000 karten... ich reserviere mir schonmal eine... XD
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Naja, als Großhändler kann das schon interessant sein, für 300€ kaufen für 400€ verkaufen,.. auf jeden Fall bricht damit ein nicht gerade kleiner Teil weg und zumindest für 2022 kann man dann hoffen das die 4000er NVIDIA Karten eventuell normal zu kaufen sind.
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Habe im ersten Beitrag mal BasicVSR (https://github.com/xinntao/BasicSR) https://github.com/HolyWu/vs-basicvsr hinzugefügt.
Hab nochmal Suzi auf 704x576 resized:
Model: REDS
Model: Vimeo-90K (BI)
Model: Vimeo-90K (BD)
Cu Selur
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Die Suzi kriegt so langsam street credibility...