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-d…master/vsdpir/__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
    1. python -m pip install -U vsdpir_ncnn
    2. python -m pip install --upgrade https://github.com/HolyWu/ncnn/releases/download/1.0.20220910/ncnn-1.0.20220910-cp310-cp310-win_amd64.whl
    3. python -m vsdpir_ncnn

    usage:

    Code
    1. from vsdpir_ncnn import dpir
    2. 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
    1. 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
    1. 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