随着科学技术的不断发展尤其是人工智能、云计算、机器学习等技术在图像视频领域大展身手，图像智能化处理变得越来越普及化，各种基于AI云计算、机器学习的应用层出不穷，例如国外的Topaz产品，基于AI算法可对图像、视频进行智能化降噪、锐化、放大，以进一步对老旧图像视频就行画质修复，使之重焕光彩。
除了像Topaz商业应用外，近些年开源免费的超分算法模型也屡见不鲜，例如之前阿刚给大家推荐过的，它是目前最火爆的图像超分算法之一。
最近，B站开发了一个专门针对二次元图像的Real-CUGAN算法模型，效果惊艳！
Real-CUGAN，B站推出的二次元图像AI超分算法模型
Real-CUGAN是一个使用百万级动漫数据进行训练的，结构与兼容的通用动漫图像超分辨率模型。它支持2x3x4x倍超分辨率，其中2倍模型支持4种降噪强度与保守修复，3倍/4倍模型支持2种降噪强度与保守修复。
什么是超分技术
先简单说下超分技术，通俗的理解，就是将图像/视频的分辨率放大，它是一种底层图像处理任务，将低分辨率的图像映射至高分辨率，以此达到增强图像细节的作用。
超分辨率重建的方法有多种，目前的主流是基于机器深度学习，即先将高分辨率图像按照降质模型进行降质，产生训练模型，根据高分辨率图像的低频部分和高频部分对应关系对图像分块，通过一定算法进行学习，获得先验知识，建立模型，最后即可应用，实现低质图像进行高清化处理。
Real-CUGAN全称Real U-Nets for Anime Image Super ，其模型结构魔改自官方CUNe，训练代码主要参考腾讯发布的。
主要优势：
官方针对纹理、线条、“渣清”以及景深四种图片特点，分别使用、腾讯的进行处理，制作了一组最终的效果对比图，阿刚这里选了纹理和渣清对比最明显的两组图，大家可以放大看原图直观比较下：
（纹理）
在这种对比图中，地板纹理Real-CUGAN和的处理效果大差不差，只有降噪，并未对线条做优化，而且它的锐利度也是最小的，两者的区别很小，腾讯的纹理保留性最差，较为模糊、细节有所丢失，表现较弱。
综合比较的话，Real-CUGAN处理的最好
（渣图对比）
没有什么比一张渣渣图片更让人一目了然了，原图是腾讯Real-的官方测试样例，在对比图中Real-CUGAN明显要优于、，画面清晰、更干净。
如何使用
Real-CUGAN的开发团队目前为平台打包了一个可执行环境，在下载解压后，运行go.bat运行即可，另外在处理之前，还需修改.py配置参数，在项目主页上，官方有专门详细说明各项参数，大家可自行参阅。
由于主要是命令行界面，有一定的上手难度，对于我们而言，最简单的当然还是使用GUI界面，方便快捷。目前补帧团队基于(版本)与/开发了一个图形界面程序，已经免费发布了，用起来非常顺手，阿刚下面简单说下。
Anime ，基于多个开源超分算法的中文超分软件
Anime 是著名“补帧团队”开发一款的基于多个开源超分算法的超分软件，目前主要包括, , 知名算法，它提供了简单易用的GUI界面，让你快速上手，轻松处理图片、视频。
主要特性：
Anime 使用简单，解压后，双击启动SAE.bat即可启动软件。
1，输入图片/视频
在 Anime 中，你可以导入要处理的视频与图片序列，但不支持单张图片。
如果导入的是图片序列，务必要保证文件命名规范（等长），例如input 0001.png, input 0002.png, …另外不支持交错或带有透明通道的图片
2，设置超分算法与模型
如前面所述，目前主要集成了, ,和三种超分算法，每一种超分算法下都有相对应的超分模型，大家可以针对视频特征自行选择，简单说下：
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提供了两类模型，其中：
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目前3倍4倍超分只有3个模型，2倍有4个不同降噪强度模型和1个保守模型，其中：
在选择好合适的算法与模型后，便可以一键压制。阿刚用了一小段海贼王的，放至两倍，细节保留得当，最后的效果相当棒，
写在最后
开源的超分算法中，功能强大，大家肯定耳熟能详了，腾讯推出的实力也不容小觑，两者在动漫超分的效果上着实让人感到惊艳。
而B站这个开源的动漫超分模型，在速度、修复效果、处理痕迹上，表现更优秀，官方目前还在不断优化之中，如果你是个动漫爱好者，或者有放大视频的需要，可以试试B站，效果相当惊艳~
当然前提，你首先要有一台配置够强劲的电脑~
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