加入我们的Telegram讨论群,提出任何关于Video2X的问题,直接与开发者交流,或讨论有关放大技术和Video2X未来发展的话题。
最新的Windows更新基于4.8.1版本构建。5.0.0版本的图形界面尚未推出,但已在开发中。前往图形界面页面查看图形界面的基本用法。如果无法直接从GitHub下载发行版,请尝试使用镜像。
如果你没有强大的GPU,可以在Google Colab上免费使用Video2X。你可以在Google的服务器上免费借用一个强大的GPU(Tesla K80、T4、P4或P100),每次会话最长12小时。请合理使用这项免费资源,不要连续创建会话并24/7运行放大处理。这可能导致你被封禁。如果你想使用更好的GPU和获得更长的运行时间,可以选择Colab Pro/Pro+。使用说明已嵌入Colab Notebook中。
每日构建版本由GitHub Actions CI/CD管道自动创建。它们通常包含更多实验性功能和错误修复。然而,它们的稳定性远不如稳定版本。你必须登录GitHub才能下载CI构建产物。
Video2X容器镜像可在GitHub Container Registry上获取,便 于在Linux和macOS上部署。如果你已安装Docker/Podman,只需一条命令即可开始放大视频。有关如何使用Video2X的Docker镜像的更多信息,请参阅文档。
Video2X的文档托管在本仓库的Wiki页面上。其中包括如何使用图形界面、命令行界面、容器镜像、库等的全面说明。Wiki开放社区编辑,因此你也可以修正错误或为文档添加新内容。
Video2X是一款用Python编写的视频/GIF/图像放大和帧插值软件。它可以使用以下最先进的算法来提高视频/GIF/图像的分辨率和帧率。有关它支持的算法的更多信息,请参阅文档。

放大演示:千与千寻电影预告片

使用waifu2x将Catfru放大到原始大小的4倍 (原图)
以下片段可用于测试你的设置是否正常工作。这也是用于运行性能基准测试的标准片段。
原始片段来自动画"樱花庄的宠物女孩"。
此片段的版权归株式会社アニプレックス所有。
本项目采用GNU Affero通用公共许可证第3版(GNU AGPL v3)授权
版权所有 (C) 2018-2024 K4YT3X 和贡献者。

本项目包含或依赖以下项目:
| 项目 | 许 可证 |
|---|---|
| FFmpeg | LGPLv2.1, GPLv2 |
| waifu2x-ncnn-vulkan | MIT许可证 |
| srmd-ncnn-vulkan | MIT许可证 |
| realsr-ncnn-vulkan | MIT许可证 |
| rife-ncnn-vulkan | MIT许可证 |
| realcugan-ncnn-vulkan | MIT许可证 |
| Anime4K | MIT许可证 |
| ffmpeg-python | Apache-2.0 |
| Loguru | MIT许可证 |
| opencv-python | MIT许可证 |
| Pillow | HPND许可证 |
| Rich | MIT许可证 |
| pynput | LGPLv3.0 |
本项目的旧版本包含或依赖以下项目:
| 项目 | 许可证 |
|---|---|
| waifu2x-caffe | MIT许可证 |
| waifu2x-converter-cpp | MIT许可证 |
| Anime4KCPP | MIT许可证 |
| Gifski | AGPLv3 |
| tqdm | MPLv2.0, MIT许可证 |
更多许可信息可在NOTICES文件中找到。
特别感谢以下对项目做出重大贡献的人员。
waifu2x构建,但使用视频压缩技术来缩短处理视频所需的时间。

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