X



【超解像】画像拡大ソフト総合スレ2【waifu2x】 [無断転載禁止]©2ch.net
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
0001名無しさん@お腹いっぱい。 転載ダメ©2ch.net (アウアウ Sa2a-NyIq)
垢版 |
2016/05/10(火) 11:28:05.20ID:h2o6wyXCa
画像を人工知能(Neural Network)を利用して拡大、あるいはノイズ除去するソフトウェアの話題を総合的に扱うスレです。
本来の用途は静止画が対象ですが動画のアプコン処理に関する話題もOKです。
ただし動画編集ソフトの使い方の部分の話は各ソフトのスレに行って下さい。

--主なソフト--
・waifu2x
本家Webサービス
http://waifu2x.udp.jp/

・waifu2x概要:二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか? (waifu2x作者氏のブログ)
http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436

・waifu2xとその派生ソフト一覧
※リンクがNGワードに!

・waifu2xのベンチマーク結果まとめ - Togetter
http://togetter.com/li/831437

・無料で二次元画像を人工知能が補完してハイクオリティで1.6倍/2倍に拡大できる「waifu2x」 (gigazinの記事)
http://gigazine.net/news/20150519-waifu2x/

・Otaku ワールドへようこそ![212]嫁を拡大する人工知能/GrowHair (日刊デジタルクリエイターズの記事)
※従来の拡大手法とwaifu2x、SRCNNの違いについての丁寧な解説記事
http://blog.dgcr.com/mt/dgcr/archives/20150605140100.html

・NeuronDoubler
人工知能超解像プログラム NeuronDoubler
http://loggialogic.blogspot.jp/2012/06/neurondoubler.html
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured
0663名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ f7d2-ZUJW)
垢版 |
2017/02/17(金) 22:33:15.43ID:AmcVWIz30
>AdamのAlphaは小さくしたほうが確かに学習安定します(当たり前)。
あと書いていませんでしたが、0.00025から初めて最終的にその1/10くらいになるように減らしていっています。
Adamは学習率が自動調節されるようなことが書かれていることがありますが
パラメータの要素単位の正規化をやっているだけなのでalphaを減らすのは意味があります。
なので最終的なエポックで1/10くらいになるようにalphaをスケジュールしたほうがPSNRは高くなります。
調節が難しければ、80%くらい進んだ後で1/10にして残り20%を回すくらいでも十分意味があると思います。
0664名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 7332-K3GY)
垢版 |
2017/02/17(金) 23:47:35.21ID:ISS8P0MC0
画像は教えてもらったパッチサイズに分割しています
当然シャッフルしています

SGDなんかでは学習率を減衰する正則化は普通ですけど
Adamでも効果あるんですね。というかそんなに小さな学習率で
PSNR向上するのか...。
0669名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 7332-K3GY)
垢版 |
2017/02/19(日) 20:45:41.75ID:Io/fs1qe0
超解像で遊んでいる人です。

waifu2xの方の話を聞いてて自分の中で結論が出たのはSRCNNの
画質はずばり精度で決まるということですね。

学習率が異様に小さいのが納得していなかったのですが、
多分SRCNNの重みの調整は超絶微細な学習です。
なので高めの学習率で荒い調整したら細かい調整がいるのかなと思います。

例えるなら7層のネットワークの調整は7枚のレンズの焦点を
あわせるようなもんかなあと思います。

なので処理の過程で精度を落とすような処理は厳禁ですし、
学習データも多い方が明らかに有利です。
なのでかなり気をつかった実装が必要かなと思います。

PSNRは改善してきましたが、やはりノウハウの塊であるwaifu2xを
越えるのは難しいかなと思います。自分はアルゴリズムの方に
興味があるのでそっちがんばります。

自分とwaifu2xの作者の方は目指しているところがまったく逆なので
競合しなかったのが救いです。
0670名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 7332-K3GY)
垢版 |
2017/02/19(日) 20:46:05.85ID:Io/fs1qe0
先日専門家の方からsaliency mapという手法を教えてもらったので
視覚ベースの高精度化の実験やってます。定量化が難しいですけど
なんとなくbutteraugliは向上しそうな気がします。

あとGANの識別器から重要な画素の情報を計算する方法も考えたので
それも実験中です。

手垢が付いてない分野なので色々新しい手法が見つかります。
0675名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 7fe5-WLWd)
垢版 |
2017/02/25(土) 22:33:37.42ID:lgzXMqNX0
>>674
動画とブログに書きましたが、速度はこのソフトを使ったほうが早くなります。
画質には普通に拡大した場合と比較して違いはありません。
0679名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 6fd2-zPQB)
垢版 |
2017/02/26(日) 22:12:33.57ID:Xy6B3Z1p0
面白いな。素材がとにかく低ノイズじゃないと差分がいい具合にならない気はする。
実写だとどうだろうなぁ。実写動画でいろいろ拡大絡みのことはやってみたいと思ってるんだけど。
0680名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 7fe5-WLWd)
垢版 |
2017/02/26(日) 22:41:32.17ID:uRk4b+bo0
>>679
閾値の値を調整すれば程度は対応できますが、
完成した時にブロックノイズが現れることがあるので調整が難しいですね。
0684名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 3a44-kj3l)
垢版 |
2017/03/04(土) 17:25:09.45ID:RVxD/uAR0
>>682
学習データの蒐集方法が謎w
0688名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 6dd2-b6g9)
垢版 |
2017/03/06(月) 14:05:04.79ID:gas2tGQp0
マジレスすると、モザイクの範囲や解像度は入力によって異なるので復元を学習するのはなかなか難しいと思う。
モザイクの顔が復元できるよみたいなデモは
入力が8x8のモザイクで出力も位置合わせされた顔しかありえないなど限定された条件の結果なのでまだ実用的ではない。
0693名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ e339-KHUK)
垢版 |
2017/03/12(日) 06:36:21.76ID:hZc07GQB0
>>696
何でわざわざそんな古いバージョンを…
20160101が最新だよ
http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150629/1451664048

あと最近、海外の人が作った派生もある
https://github.com/DeadSix27/waifu2x-converter-cpp/releases

同梱されているモデルのバージョンが新しい
ノイズ除去レベル3が追加されている(なぜかレベル0は追加されていないが)
今後も更新がありそう
などのメリットがある
0696名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ e3c6-bLfO)
垢版 |
2017/03/15(水) 01:31:35.13ID:NMYyqaAt0
>695
koroshellフォルダに「waifu2x-converter」サブフォルダ作って、
「waifu2x-converter_x64.exe」にリネームすれば、使えますよ。
ノイズ除去は、なし(Lv0)、弱(Lv1)、強(Lv2)までしか選べないので、
Lv3使えないけど。
0697名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 3a82-bHoN)
垢版 |
2017/03/17(金) 17:24:03.19ID:FhgIFmLg0
自分用にこういうの作ったから良かったらどうぞ
基本的にただのフロントエンドなので元のソフトの機能しか使えないですが
http://i.imgur.com/6j4XHEy.png
https://www.dropbox.com/sh/0y9scaml78otum2/AAAs4sTIHQWn_UfYCwwC95VKa?dl=0

https://www.virustotal.com/ja/file/67cc556ad135c2ab85d83b4bd92e6735b873904ff42a38f9022719435996d9e9/analysis/
https://www.virustotal.com/ja/file/c06ba95ca00297f0d7e8892bb350899337d50f7c30a5f9e104e58e8ba96107d7/analysis/

かなり強引な方法ではあるけど、フォルダも処理出来る(多分)ので>>673フソフトとも連携できるはず
0699名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 3a82-bHoN)
垢版 |
2017/03/17(金) 23:37:27.66ID:FhgIFmLg0
>>698
基本的にはそういう感じですが使い勝手は異なるのでどちらが良いかは人によるかと思います。
具体的には画像をドラッグ&ドロップしただけでは変換が始まらないので何枚もポンポン放る使い方をする方はkoroshellのほうが良いかもしれません。

koroshellより優れていると思うところは

フォルダをサブフォルダごと処理出来る(多分)
同梱モデルが新しい
最初からtanakamura氏のwaifu2x-converter-cppを同梱をしてあるので差し替える必要がない
イラスト用モデルと写真用モデルの切り替えができる
ノイズ除去レベル 0〜3まで使用可能

ですかね。
0710名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 29f6-SPHJ)
垢版 |
2017/04/03(月) 23:08:06.81ID:X2+lQHyy0
ドライバ更新したらCUDA変換できた

>ある程度大きい画像だと違いはあまり感じられないのね
画像によるけどフォトショ等で一旦縮小してからやると綺麗になったりする時もあるよ
0711名無しさん@お腹いっぱい。 (アンパン d146-YuVY)
垢版 |
2017/04/04(火) 06:54:31.05ID:IKEv3bLo00404
ん、GUIで高さ指定の場合に入力値が横幅として処理されちゃってる?
横幅指定は正しく横幅になり、縦x横指定の場合もその通りになる
ファイル名の付き方は指定の通りになってる
0712名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 3720-+TA9)
垢版 |
2017/04/08(土) 18:15:39.34ID:rclrmZXV0
>>711
致命的バグが修正されませんね。
0718名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 8b54-XZJj)
垢版 |
2017/05/02(火) 15:42:24.70ID:JQ04n9gT0
これすげえ。

ディープネットワークによる
シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/ja/

様々なシーンの画像補完(Places2データセット)
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/images/results/results.png
顔画像の補完(CelebAデータセット)
0734名無しさん@お腹いっぱい。
垢版 |
2017/05/10(水) 10:54:53.09ID:9A/riYfT0
仕事で衛星写真系の超解像を齧ってるんだが
既存のアルゴリズムだとなかなか思ったようにはいかないものだな
学習ベース(元画像から縮小)は現状数十万件あることは有るのだが
0737名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 13ec-bQOW)
垢版 |
2017/05/11(木) 16:24:41.03ID:SMDSeqjX0
衛生写真の超解像ってセンサ的に撮れないものを出そうとしているならそれは無理なので
検出したい物体だけ小さくても周りの状態や別の情報から検出できるようにするとか問題設定を変えたほうがいい気がする
最近kaggleでも衛生写真の領域分割(車、道などの分類)や位置合わせなどやっていたよ
0739名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 3f3a-+8ye)
垢版 |
2017/05/13(土) 15:49:39.24ID:FAb2LKwd0
>>692
これの導入が間違ったのかな
waifu2x_koroshellが本体?
waifu2x_koroshellのwaifu2x-converterフォルダにwaifu2x-converter_x64_0629_02の中身上書きしたら応答停止になった

つかwaifu2x_koroshellオリジナルが2分半かかったけどtanakamuraオリジナルは30秒未満だったよw
0756名無しさん@お腹いっぱい。 (ワッチョイ 0fec-YwAU)
垢版 |
2017/05/26(金) 17:05:25.15ID:8jEqXNTn0
まともな画質になる範囲なら大アリだと前から思ってたけど
読みながら拡大じゃ遅すぎるから
買ってダウンロードした直後か読む前に全ページ拡大かねえ
それにしたって時間かかるな
画像部分と写植部分のデータを分けて文字はリアルタイムレンダリングなら理想じゃねって思ってる
フォントは必要に応じてダウンロードされる想定
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています

ニューススポーツなんでも実況