waifu2x-unlimited是一款开源的图片超分辨率软件，它可以将低分辨率的图片提升到高分辨率，并保持图片的质量。
准备
下载waifu2x-unlimited
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| git clone https://github.com/LoganDark/waifu2x-unlimited
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miniserve是一个轻量级的静态文件服务器，可以用来在本地快速部署waifu2x-unlimited。
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| brew install miniserve
miniserve
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使用
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| miniserve . --index index.html --header 'Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp' --header 'Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin' --port 8080
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打开浏览器，访问http://127.0.0.1:8080/ ，
选择需要处理的图片，点击“start”，等待处理完成即可。
参考
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| **模型选择**
对于动漫壁纸，我们通常希望保留清晰的线条、鲜艳的色彩和细节，同时进行有效的降噪和放大。
对比一下 `swin_unet` 系列模型、`cunet / art (201811)` 这些模型在 `waifu2x-unlimited` 中的特点和适用场景：
**模型对比**
1. **`swin_unet / art`**
* **架构：** 基于 Swin Transformer 的 UNet 架构。Swin Transformer 是一种近年来流行的视觉 Transformer 模型，能够有效地捕捉图像的全局信息。
* **特点：**
* 针对艺术风格图像（包括动漫、插画等）进行了优化。
* 在保持细节和锐度的同时，可以实现较好的降噪和放大效果。
* 相比于传统的卷积神经网络，可能在某些情况下能够更好地捕捉长距离依赖关系，从而生成更连贯的图像。
* **适用场景：**
* 高质量动漫、插画等艺术风格图像的降噪和放大。
* 需要保留艺术风格细节的图像处理。
* 追求高质量、细节丰富的输出结果。
2. **`swin_unet / art scan`**
* **架构：** 与 `swin_unet / art` 相同，基于 Swin Transformer 的 UNet 架构。
* **特点：**
* 专门针对扫描的艺术作品进行了优化。
* 可以有效地处理扫描图像中常见的噪点、斑点和失真等问题。
* 通常在降噪和锐化方面会做得更出色。
* **适用场景：**
* 扫描的动漫、插画等艺术作品的降噪、放大和修复。
* 需要去除扫描伪影和改善图像质量的场景。
3. **`swin_unet / photo`**
* **架构：** 基于 Swin Transformer 的 UNet 架构。
* **特点：**
* 针对真实照片进行了优化。
* 擅长处理照片中的细节、噪点和失真。
* 在放大照片时，通常可以保持较为自然的观感。
* **适用场景：**
* 日常照片的降噪和放大。
* 需要保留照片细节，同时去除噪点的场景。
* 需要处理照片失真，改善图像质量的场景。
4. **`cunet / art (201811)`**
* **架构：** 基于传统卷积神经网络的 UNet 架构。
* **特点：**
* 是 Waifu2x 中经典的 `cunet` 模型，针对艺术风格图像进行了优化。
* `201811` 表示模型是在 2018 年 11 月训练的，代表一个较早期的版本。
* 在动漫、插画等艺术风格图像的降噪和放大方面表现良好。
* 在大多数情况下能够提供不错的细节保留和降噪效果。
* **适用场景：**
* 动漫、插画等艺术风格图像的降噪和放大。
* 需要细节保留和降噪效果的图像处理。
* 作为基准模型，与其他模型进行对比。
**对比总结**
| 模型 | 架构 | 针对风格 | 降噪 | 放大 | 细节保留 | 适用场景 |
| :-------------------- | :-------------- | :------- | :------- | :-------- | :--------- | :--------------------------------------------------------------------- |
| `swin_unet / art` | Swin UNet | 艺术风格 | 较强 | 较强 | 优秀 | 高质量动漫、插画等艺术风格图像的降噪和放大 |
| `swin_unet / art scan` | Swin UNet | 扫描艺术 | 极强 | 较强 | 良好 | 扫描的动漫、插画等艺术作品的降噪、放大和修复 |
| `swin_unet / photo` | Swin UNet | 照片 | 较强 | 较强 | 良好 | 日常照片的降噪和放大 |
| `cunet / art (201811)` | CNN UNet | 艺术风格 | 较强 | 较强 | 良好 | 动漫、插画等艺术风格图像的降噪和放大 |
**选择建议**
* **艺术风格图像 (非扫描):**
* 如果追求最高质量，可以尝试 `swin_unet / art`，它通常能提供更好的细节和锐度。
* `cunet / art (201811)` 依然是一个很好的选择，特别是在资源有限的情况下。
* **扫描的艺术风格图像:**
* 优先选择 `swin_unet / art scan`，它专门为处理扫描图像设计，效果通常更好。
* **照片类图像:**
* 选择 `swin_unet / photo`，它可以更好地处理照片的细节和噪点。
**额外考虑**
* **计算资源：** `swin_unet` 系列模型通常比 `cunet` 模型需要更多的计算资源，例如 GPU 内存和处理时间。
* **实验：** 建议您针对自己的图像多尝试不同的模型，看看哪个模型的效果最好。
* **模型文件：** 确保您已经下载了相应的模型文件，并且 `waifu2x-unlimited` 可以正确加载它们。
**总结**
* `swin_unet` 系列模型基于新的 Swin Transformer 架构，通常在质量和细节保留方面表现更好，但对计算资源的要求也更高。
* `cunet / art (201811)` 是一个经典的 Waifu2x 模型，在艺术风格图像处理方面依然表现良好，计算资源需求相对较低。
* 选择哪个模型取决于您的具体需求，包括图像类型、处理目标、计算资源以及对质量的追求。
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| **参数设置建议**
除了模型，其他参数的设置也会影响最终的动漫壁纸处理效果。以下是一些建议：
1. **`Denoise (降噪)`:**
* **建议：** 根据壁纸的噪点情况调整。
* 对于高质量的动漫壁纸，可以设置为 `0` 或 `1`，避免过度降噪导致细节丢失。
* 如果壁纸噪点较多，可以设置为 `1.5` 或 `2`，但注意观察细节是否过度模糊。
* **原则：** 在去除噪点和保留细节之间找到平衡。
2. **`Antialias (抗锯齿)`:**
* **建议：** 如果需要放大，设置为 `1` 或 `2`。
* 对于高分辨率壁纸，或者不进行放大的情况下，可以设置为 `0` 或较低的值。
* **原则：** 减少放大带来的锯齿感，但避免过度模糊。
3. **`Scale (缩放)`:**
* **建议：** 根据需要设置放大倍数。
* 常见的是 `2` 倍或 `4` 倍。
* 如果只进行降噪，不需要放大，设置为 `1`。
* **原则：** 根据您的目标分辨率设置，避免过度放大导致质量下降。
4. **`Tile Size (瓦片大小)`:**
* **建议：** 使用默认值即可，例如 `512` 或 `1024`。
* 如果遇到瓦片拼接痕迹，可以尝试调大这个值，但会消耗更多内存。
* **原则：** 默认值即可，如出现问题再调整。
5. **`Tile Order (瓦片顺序)`:**
* **建议：** 选择 `Smart`，通常可以获得更好的效果。
6. **`TTA (Test Time Augmentation)`:**
* **建议：** 如果追求最高质量，可以启用 `TTA`。
* **原则：** 根据您的时间和质量要求进行选择。
7. **`Alpha Channel (透明通道)`:**
* **建议：** 如果动漫壁纸有透明部分，则启用。
* **原则：** 根据壁纸是否有透明区域选择。
8. **`Alpha Threshold (透明度阈值)`:**
* **建议：** 使用默认值即可，一般情况下无需调整。
* **原则：** 默认值即可，如出现问题再调整。
**推荐流程**
1. **模型选择：**
* **优先尝试：** `swin_unet / art`。
* **备选：** `cunet / art (201811)` 或 `cunet_scale2x` / `cunet_scale4x` (如果需要特定放大倍数)。
2. **参数设置：**
* 根据上述建议设置 `Denoise`、`Antialias`、`Scale` 等参数。
3. **处理和对比：**
* 处理后对比原图和处理后的效果，微调参数。
* 如果效果不满意，可以尝试不同的模型和参数组合。
**总结**
* 对于动漫壁纸，`swin_unet / art` 模型通常是首选，它能提供高质量的输出效果。
* `cunet / art (201811)` 是一个可靠的替代方案，在速度和质量之间取得平衡。
* 其他参数需要根据具体情况调整，以达到最佳效果。
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