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APISR | 動漫圖像/影片放大器

Workflow Name: RunComfy/APISR

Workflow ID: 0000...1082

這個 ComfyUI 放大工作流程整合了 APISR (Anime Production-oriented Image Super-Resolution) 來增強和恢復動漫圖像和影片，確保您的動漫視覺效果比以往更生動清晰。此外，還引入了 4xAnimateSharp 模型以供比較。

1. APISR 用於動漫圖像解析度 | ComfyUI 放大工作流程

這個 ComfyUI 放大工作流程整合了 APISR (Anime Production-oriented Image Super-Resolution) 模型，用於放大低品質、低解析度的動漫圖像和影片。此外，還引入了 4xAnimateSharp 模型以供比較。

默認情況下，該工作流程配置為圖像放大。要放大影片，只需將 "load image" 節點替換為 "load video" 節點，並將 "save image" 節點替換為 "combine video" 節點，即可順利過渡。

2. APISR 介紹

APISR (Anime Production-oriented Image Super-Resolution) 專為恢復和增強在現實場景中受到各種劣化的低品質、低解析度動漫圖像和影片而設計。它通過偏離傳統的寫實超解析度技術，滿足了對動漫超解析度 (SR) 日益增長的興趣，這些技術可能無法充分適應動漫的獨特特徵。

在動漫 SR 中辨識出兩個主要挑戰：由於壓縮或老化而導致的手繪線條劣化，以及不需要的顏色瑕疵的存在。為了解決這些問題，APISR 引入了一個專為模擬壓縮效果而設計的圖像劣化模型，以協助恢復手繪線條。此外，還提出了一種通過從過度銳化的圖像中合併它們來增強微弱的、老化的手繪線條的技術。

關於顏色瑕疵的問題，通常源自於基於 GAN 的 SR 網絡，APISR 引入了平衡的雙重感知損失。此方法結合了來自寫實和動漫領域的感知特徵，旨在減少顏色不一致並改善超解析動漫圖像的視覺質量。

APISR 引入了一個專為動漫設計的數據集策劃流程，一個針對動漫修復獨特挑戰的圖像劣化模型，以及一種創新的方法來解決基於 GAN 的 SR 網絡訓練中的顏色瑕疵問題。這些方法共同致力於通過選擇數據集中最具信息量的幀、恢復劣化的手繪線條以及通過解決顏色不一致來提升動漫的超解析度過程。APISR 方法的有效性通過對現實世界動漫 SR 數據集的全面評估得到驗證，顯示出相較於現有技術的顯著進步。