🔥 真正的库根🔥 是一个用于动画图像的人工智能超分辨率模型，在一个百万规模的动画数据集中训练，使用与Waifu2x CUNet相同的架构。它支持2x\3x\4x超级分辨率。对于不同的增强强度，现在2x Real CUGAN支持5个模型权重，3x/4x Real CUGAN支持3个模型权重。
Real CUGAN为windows用户打包了一个可执行环境。现在还支持GUI和web版本。
如果你觉得真正的CUGAN对你的动画视频/项目有帮助，请通过主演来帮助⭐ 此回购或与您的朋友共享，谢谢！
磨刀强度最大。绘画风格可能会改变。这些线可能被错误地重建。博克效应区可能会被迫被清除。
模型路径：模型权重的路径（2x模型有4个权重文件，3x/4x模型只有1个权重文件）；
设备：cuda设备号。如果你想使用多个GPU来超级解析图像，它'；建议手动将任务划分到不同的文件夹中，并填写不同的cuda设备编号；
您需要填写图像任务的输入和输出目录路径，以及视频任务的输入和输出视频文件路径。
nt：每个GPU的线程数。如果视频内存足够，>=建议使用2（用于更快的推断）。
磁贴：支持0~4。数字越大，所需的视频内存越少，推理速度越低。
🔥 Real-CUGAN2x标准版和🔥 Real-CUGAN2x无裁剪线版本BaiduDrive（提取代码：ds2a）🔗｜ GithubRelease🔗｜ HecaiDrive（提取代码：tEr1）🔗｜ 谷歌硬盘🔗 用户可以用新的权重替换原始权重（如果要重复使用，请记住备份原始权重），并使用原始设置超级解析图像。
❗ ❗ ❗ 由于waifu2x caffe的裁剪机制，对于标准版本，建议使用较大的裁剪尺寸，否则可能会导致裁剪线伪影。如果发现裁剪线边缘瑕疵，请使用我们的windows软件包或'；没有作物线'；版本windows软件包版本的平铺模式是无损的。第'；无边缘伪影'；版本waifu2x caffe权重可能会导致更多纹理损失。
对于开发人员，建议使用整个图像作为输入。如果您希望程序需要更少的视频内存，建议使用Pytorch版本（平铺模式）。
upcunet_v3。py：模型文件和图像推断脚本推断视频。py：一个简单的脚本，用于使用真实的CUGAN推断动画视频
培训代码来自但不限于：RealESRGAN。最初的waifu2x cunet架构来自：cunet。更新进度：
nihui实现了RealCUGAN-NCNN版本。。AMD显卡用户和手机用户现在可以使用真正的CUGAN了。