Este fluxo de trabalho de upscale do ComfyUI integra o modelo APISR (Anime Production-oriented Image Super-Resolution) para aumentar a escala de imagens e vídeos de anime de baixa qualidade e baixa resolução. Além disso, ele incorpora o modelo 4xAnimateSharp para fins de comparação.
Por padrão, o fluxo de trabalho está configurado para upscale de imagem. Para fazer upscale de vídeos, basta substituir o nó "load image" pelo nó "load video" e substituir o nó "save image" pelo nó "combine video" para uma transição perfeita.
O APISR (Anime Production-oriented Image Super-Resolution) é projetado para restaurar e aprimorar imagens e fontes de vídeo de anime de baixa qualidade e baixa resolução que sofreram várias degradações em cenários do mundo real. Ele atende ao crescente interesse em super-resolução (SR) de anime, desviando-se da aplicação tradicional de técnicas de SR fotorrealistas, que podem não acomodar adequadamente as características distintas do anime.
Dois desafios principais são identificados no SR de anime: a degradação das linhas desenhadas à mão devido à compressão ou envelhecimento, e a presença de artefatos de cor indesejados. Para lidar com isso, o APISR introduz um modelo de degradação de imagem especificamente projetado para simular efeitos de compressão e auxiliar na restauração de linhas desenhadas à mão. Além disso, propõe uma técnica para aprimorar linhas desenhadas à mão tênues e envelhecidas, mesclando-as a partir de imagens excessivamente nítidas.
Para o problema de artefatos de cor, geralmente decorrentes de redes SR baseadas em GAN, o APISR introduz a perda perceptual gêmea balanceada. Esse método combina características perceptuais dos domínios fotorrealista e de anime, com o objetivo de reduzir inconsistências de cores e melhorar a qualidade visual de imagens de anime super-resolvidas.
O APISR introduz um pipeline de curadoria de dataset especificamente projetado para anime, um modelo de degradação de imagem que visa os desafios únicos da restauração de anime e uma abordagem inovadora para tratar artefatos de cor no treinamento de redes SR baseadas em GAN. Esses métodos, coletivamente, se concentram em aprimorar o processo de super-resolução para anime, selecionando os quadros mais informativos para datasets, restaurando linhas desenhadas à mão degradadas e melhorando a qualidade visual, abordando inconsistências de cores. A eficácia da abordagem do APISR é validada por meio de avaliações abrangentes em datasets de SR de anime do mundo real, mostrando avanços significativos em relação às técnicas existentes.
O modelo APISR é muito fácil de usar; basta selecionar o modelo correspondente ao tamanho de upscale desejado.
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