vs-dpir update,...

  • Hi,

    wollte nur mitteilen, dass HolyWu vs-dpir 2.0 (https://github.com/HolyWu/vs-dpir) rausgebracht hat.

    Aber Achtung, dass Interface hat sich geändert:

    Quelle: https://github.com/HolyWu/vs-dpir…pir/__init__.py

    Mit provider=3 und onnxruntime-directml ist das plötzlich einiges flotter.

    (Wenn DirectML auch bei BasicVSR++ und VSGAN einen solchen Geschwindigkeitsboost bekommt wäre das enorm cool. :))

    Cu Selur

  • btw. HolyWu hat eben ein vs-dpir-ncnn released :)

    Code
    python -m pip install -U vsdpir_ncnn
    python -m pip install --upgrade https://github.com/HolyWu/ncnn/releases/download/1.0.20220910/ncnn-1.0.20220910-cp310-cp310-win_amd64.whl
    python -m vsdpir_ncnn

    usage:

    Python
    from vsdpir_ncnn import dpir
    
    
    ret = dpir(clip)

    options:

    Auf meiner Geforce GTX 1070ti ist die nicht-ncnn Version flotter, sprich ich werde die vs-dpir-ncnn Version wohl erstmal nicht nutzen oder in Hybrid integrieren.

    vs-dpir:

    Code
    clip = DPIR(clip=clip, strength=5.000, task="denoise", provider=1, device_id=0, dual=True)

    Output 429 frames in 96.04 seconds (4.47 fps)

    vs-dpir-ncnn:

    Code
    clip = dpir(clip=clip, strength=5.000, task="denoise", gpu_id=0)

    Output 429 frames in 117.23 seconds (3.66 fps)

  • update von vs-dpir-ncnn:

    Zitat

    v2.0.0

    Repository: HolyWu/vs-dpir-ncnn · Tag: v2.0.0 · Commit: 0938c18 · Released by: HolyWu

    Turn dpir function into a class so as to separate model initialization and inference. It's more memory friendly when you run the same task more than once (such as on different clips or with different strengths) since the same model will be initialized only once.

    Cu Selur

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