Mirror/waifu2x-caffe
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lltcggie 2015-12-07 17:14:49 +09:00
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@ -40,6 +40,7 @@ cuDNNを使わなくてもCUDAで変換出来ますが、cuDNNを使うと以下
このような利点があるcuDNNですが、ライセンスの関係上動作に必要なファイルを配布することが出来ません。 このような利点があるcuDNNですが、ライセンスの関係上動作に必要なファイルを配布することが出来ません。
なので、cuDNNを使いたい人は[こちらのページ](https://developer.nvidia.com/cuDNN)でWindows向けバイナリ(v3以降)をダウンロードし、 なので、cuDNNを使いたい人は[こちらのページ](https://developer.nvidia.com/cuDNN)でWindows向けバイナリ(v3以降)をダウンロードし、
「cudnn64_70.dll」をwaifu2x-caffeのフォルダに入れて下さい。 「cudnn64_70.dll」をwaifu2x-caffeのフォルダに入れて下さい。
なお、ソフトを起動している最中にdllを入れた場合はソフトを起動しなおしてください。
(cuDNNをダウンロードするにはNVIDIA Developerへの登録とCUDA Registered Developersへの登録が必要です。 (cuDNNをダウンロードするにはNVIDIA Developerへの登録とCUDA Registered Developersへの登録が必要です。
CUDA Registered Developersはおそらく(簡単な)審査があるっぽいので登録してもすぐにcuDNNをダウンロード出来るわけではありません。) CUDA Registered Developersはおそらく(簡単な)審査があるっぽいので登録してもすぐにcuDNNをダウンロード出来るわけではありません。)
@ -82,13 +83,13 @@ cuDNN
###「変換モード」 ###「変換モード」
変換モードを指定します。 変換モードを指定します。
* ノイズ除去 : ノイズ除去を行います
* 拡大 : 拡大を行います
* ノイズ除去と拡大 : ノイズ除去と拡大を行います * ノイズ除去と拡大 : ノイズ除去と拡大を行います
* 拡大 : 拡大を行います
* ノイズ除去 : ノイズ除去を行います
* ノイズ除去(自動判別)と拡大 : 拡大を行います。入力がJPEG画像の場合のみノイズ除去も行います * ノイズ除去(自動判別)と拡大 : 拡大を行います。入力がJPEG画像の場合のみノイズ除去も行います
###「JPEGノイズ除去レベル」 ###「JPEGノイズ除去レベル」
ノイズ除去レベルを指定します。 ノイズ除去レベルを指定します。レベルの高いほうがより強力にノイズを除去しますが、のっぺりとした絵になる可能性もあります。
###「拡大率」 ###「拡大率」
拡大率を指定します。 拡大率を指定します。
@ -98,14 +99,14 @@ cuDNN
###「プロセッサー」 ###「プロセッサー」
変換を行うプロセッサーを指定します。 変換を行うプロセッサーを指定します。
* CPU : CPUのみを使って変換を行います
* CUDA(使えたらcuDNN) : CUDA(GPU)を使って変換を行います(cuDNNが使えるならcuDNNが使われます) * CUDA(使えたらcuDNN) : CUDA(GPU)を使って変換を行います(cuDNNが使えるならcuDNNが使われます)
* CPU : CPUのみを使って変換を行います
###「モデル」 ###「モデル」
使用するモデルを指定します。 使用するモデルを指定します。
* RGB : RGBすべてを変換する2次元画像用モデル * 2次元イラスト(RGBモデル) : 画像のRGBすべてを変換する2次元イラスト用モデル
* 写真 : 写真用モデル(アニメの場合もこれのほうが自然に見えるらしいです) * 写真・アニメ(Photoモデル) : 写真・アニメ用のモデル
* Y(輝度のみ) : 輝度のみを変換する2次元画像用モデル * 2次元イラスト(Yモデル) : 画像の輝度のみを変換する2次元イラスト用モデル
###「分割サイズ」 ###「分割サイズ」
内部で分割して処理を行う際の幅（ピクセル単位）を指定します。 内部で分割して処理を行う際の幅（ピクセル単位）を指定します。
@ -239,7 +240,7 @@ CUDAで変換中でもGPUを使い切れていない（GPUの使用率が100%近
[GPU-Z](http://www.techpowerup.com/gpuz/)などでGPU Load(GPU使用率)とMemory Used(VRAM使用率)を見ながら調節してみて下さい。 [GPU-Z](http://www.techpowerup.com/gpuz/)などでGPU Load(GPU使用率)とMemory Used(VRAM使用率)を見ながら調節してみて下さい。
また、以下の様な特性があるので参考にして下さい。 また、以下の様な特性があるので参考にして下さい。
* 数値が大きければ大きいほど速くなるわけでは無い * 必ずしも数値が大きければ大きいほど速くなるわけでは無い
* 分割サイズが画像の縦横サイズの約数（あるいは割ったときに余りが少ない数）だと、無駄に演算する量が減って速くなる。 (この条件にあまり当てはまらない数値が最速になるケースもあるらしい？) * 分割サイズが画像の縦横サイズの約数（あるいは割ったときに余りが少ない数）だと、無駄に演算する量が減って速くなる。 (この条件にあまり当てはまらない数値が最速になるケースもあるらしい？)
* 数値を2倍にした場合、使用するメモリ量は4倍になる(実際は3～4倍といったところ)のでソフトが落ちないように注意。特にCUDAはcuDNNに比べてメモリの消費量がとても多いので気をつけること * 数値を2倍にした場合、使用するメモリ量は4倍になる(実際は3～4倍といったところ)のでソフトが落ちないように注意。特にCUDAはcuDNNに比べてメモリの消費量がとても多いので気をつけること
@ -264,3 +265,4 @@ CUDAで変換中でもGPUを使い切れていない（GPUの使用率が100%近
オリジナルの[waifu2x](https://github.com/nagadomi/waifu2x)、及びモデルの制作を行い、MITライセンスの下で公開して下さった [ultraist](https://twitter.com/ultraistter)さん、 オリジナルの[waifu2x](https://github.com/nagadomi/waifu2x)、及びモデルの制作を行い、MITライセンスの下で公開して下さった [ultraist](https://twitter.com/ultraistter)さん、
オリジナルのwaifu2xを元に[waifu2x-converter](https://github.com/WL-Amigo/waifu2x-converter-cpp)を作成して下さった [アミーゴ](https://twitter.com/WL_Amigo)さん(READMEやLICENSE.txtの書き方、OpenCVの使い方等かなり参考にさせていただきました) オリジナルのwaifu2xを元に[waifu2x-converter](https://github.com/WL-Amigo/waifu2x-converter-cpp)を作成して下さった [アミーゴ](https://twitter.com/WL_Amigo)さん(READMEやLICENSE.txtの書き方、OpenCVの使い方等かなり参考にさせていただきました)
に、感謝します。 に、感謝します。