waifu2x caffe v1.1.8.4 README Google Translated

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Waifu 2 x - caffe (fō u~indōzu) ---------- seisaku-sha: Lltcggie hon sofuto wa, gazō henkan sofutō~ea ` [waifu 2 x] (https: / / Github. Komu/ nagadomi/ waifu 2 x)' no henkan kinō nomi o, [Caffe] (http: / / Caffe. Berkeleyvision. Orugu/ ) o mochiite kakinaoshi, u~indōzu-muke ni birudo shita sofutodesu. CPU de henkan suru koto mo dekimasuga, kūda (aruiwa cuDNN) o tsukau to CPU yori kōsoku ni henkan suru koto ga dekimasu. Gui supports ingurisshu, japanīzu, Simplified chainīzu, toradishonaru chainīzu, korian, Turkish, ando furenchi. Sofuto no daunrōdo wa [kochira no releases pēji] (https: / / Github. Komu/ lltcggie/ waifu 2 x - caffe/ releases) no `Downloads' no kō de dekimasu. Yōkyū kankyō ---------- kono sofuto o dōsa sa seru ni wa saitei demo ika no kankyō ga hitsuyōdesu. * OS: U~indōzubisuta ikō 64 bitto (32 bitto-yō e~e wa arimasen)* memori: Aki memori 1 GB ijō (tadashi, henkan suru gazō saizu ni yoru)* GPU: Compute keipabiriti 2. 0 Ijō no NVIDIA-sei GPU (CPU de henkan suru baai wa fuyō)* bijuaru C + + 2013 sai hanpu kanō pakkēji ga insutōru sa rete iru koto (hissu) - jōki pakkēji wa [kochira] (https: / / Www. Microsoft. Komu/ ja - jp/ download/ details. Aspx? Id = 40784) - `daunrōdo `botan o oshita nochi,`vcredist _ x 64. E~e `o sentaku shi, daunrōdo insutōru o okonatte kudasai. - Mitsukaranai baai wa,`bijuaru C + + 2013 sai hanpu kanō pakkēji' de kensaku shite mite kudasai. CuDNN de henkan suru baai wa sarani* GPU: Compute keipabiriti 3. 0 Ijō no NVIDIA-sei GPU jibun no GPU no Compute keipabiriti ga shiritai baai wa [kochira no pēji] (https: / / Developer. Nvidia. Komu/ cuda - gpus) de shirabete kudasai. CuDNN ni tsuite -------- cuDNN wa NVIDIA-sei GPU de nomi tsukaeru kōsokuna kikai gakushū-muke no raiburaridesu. CuDNN o tsukawanakute mo kūda de henkan dekimasuga, cuDNN o tsukau to ika no yōna riten ga arimasu. * Shiyō suru GPU no shurui ni yotte wa gazō o yori kōsoku ni henkan suru koto ga dekiru* VRAM no shiyō-ryō o herasu koto ga dekiru (saitei demo kūda no hanbun-miman. Bunkatsu saizu ga ōkiku naru hodo sa ga aite iku) kono yōna riten ga aru cuDNNdesuga, raisensu no kankei-jō dōsa ni hitsuyōna fairu o haifu suru koto ga dekimasen. Nanode, cuDNN o tsukaitai hito wa [kochira no pēji] (https: / / Developer. Nvidia. Komu/ cuDNN) de u~indōzu-muke bainari (v 5. 1 RC ikō) o daunrōdo shi, `cudnn 64 _ 6. Dll' o waifu 2 x - caffe no foruda ni irete kudasai. Nao, sofuto o kidō shite iru saichū ni dll o ireta baai wa sofuto o kidō shi naoshite kudasai. (CuDNN o daunrōdo suru ni wa NVIDIA deberoppā e no tōroku to kūda rejisutādo Developers e no tōroku ga hitsuyōdesu. Kūda rejisutādo Developers wa osoraku (kantan'na) shinsa ga aru ppoinode tōroku shite mo sugu ni cuDNN o daunrōdo dekiru wakede wa arimasen. ) Sakusha no kankyō de no shori sokudo, VRAM shiyō-ryō no keisoku kekka wa ikanotōridesu. * GPU: GTX 980 Ti* VRAM: 6 GB* shori naiyō: 1000* 1000 No PNG 4 ch gazō de noizu jokyo to kakudai, jeipegu noizu jokyo reberu1, kakudai-ritsu 2. 00, TTA mōdo mi shiyō* shori jikan keisoku hōhō: CUI-ban de 10-kai no heikin shori jikan o keisoku. Tadashi hajime ni 2-kai jizen ni shori o okonau (shokka ni kakaru jikan o fukumenai yō ni suru tame)* VRAM shiyō-ryō keisan hōhō: (Gui-ban de shori-chū ni shiyō shita saidai VRAM) - (gui-ban o kidō shita nochi no VRAM shiyō-ryō) cuDNN RGB moderu | bunkatsu saizu | shori jikan | VRAM shiyō-ryō (MB) | |: -- -- -- -- -- - |: -- -- -- -- -- ---|:-------------------| | 100 | 00: 00: 03. 170 | 278 | | 125 | 00: 00: 02. 745 | 279 | | 200 | 00: 00: 02. 253 | 365 | | 250 | 00: 00: 02. 147 | 446 | | 500 | 00: 00: 01. 982 | 1110 | Kūda RGB moderu | bunkatsu saizu | shori jikan | VRAM shiyō-ryō (MB) | |: -- -- -- -- -- - |: -- -- -- -- -- ---|:-------------------| | 100 | 00: 00: 06. 192 | 724 | | 125 | 00: 00: 05. 504 | 724 | | 200 | 00: 00: 04. 642 | 1556 | | 250 | 00: 00: 04. 436 | 2345 | | 500 | Keisoku funō | keisoku funō (6144 ijō) | cuDNN UpRGB moderu | bunkatsu saizu | shori jikan | VRAM shiyō-ryō (MB) | |: -- -- -- -- -- - |: -- -- -- -- -- ---|:-------------------| | 100 | 00: 00: 02. 831 | 328 | | 125 | 00: 00: 02. 573 | 329 | | 200 | 00: 00: 02. 261 | 461 | | 250 | 00: 00: 02. 150 | 578 | | 500 | 00: 00: 01. 991 | 1554 | Kūda UpRGB moderu | bunkatsu saizu | shori jikan | VRAM shiyō-ryō (MB) | |: -- -- -- -- -- - |: -- -- -- -- -- ---|:-------------------| | 100 | 00: 00: 03. 669 | 788 | | 125 | 00: 00: 03. 382 | 787 | | 200 | 00: 00: 02. 965 | 1596 | | 250 | 00: 00: 02. 852 | 2345 | | 500 | Keisoku funō | keisoku funō (6144 ijō) | tsukaikata (gui-ban) -------- `waifu 2 x - caffe. E~e' wa gui sofutodesu. Daburu kurikku de kidō shimasu. Matawa ekusupurōra de `waifu 2 x - caffe. E~e' ni fairu ya foruda o doraggu& doroppu de hōrikomu to, zenkai kidō-ji no settei de henkan o okonaimasu. So no baai, settei ni yotte wa henkan ni seikō shitara jidō de daiarogu ga toji raremasu. Mata, gui demo komando rain ni yoru opushon settei o okonau koto ga dekimasu. Kuwashiku wa komandorain'opushon (kyōtsū) to komandorain'opushon (gui-ban) no kō o o yomi kudasai. Kidō-go,`nyūryoku pasu' ran ni gazō ka foruda o doraggu& doroppu de hōrikomu to `shutsuryoku pasu' ran ga jidō de settei sa remasu. Shutsuryoku-saki o kaetai baai wa `shutsuryoku pasu' ran o henkō shite kudasai. Konomi ni awa sete henkan settei o henkō suru koto ga dekimasu. ## Nyūshutsuryoku settei fairu no nyūshutsuryoku ni kansuru settei kōmoku-gundesu. ### `Nyūryoku pasu' henkan shitai fairunopasu o shitei shimasu. Foruda o shitei shita baai wa, sabuforuda-nai mo fukumeta `foruda-nai no henkan suru kakuchōshi' ga tsuku fairu o henkan taishō to shimasu. Fukusū no fairu, foruda o doraggu de shitei suru koto ga dekimasu. So no baai wa atarashī foruda no naka ni fairu, foruda kōzō o iji shita mama shutsuryoku sa remasu. (Nyūryoku pasu ran ni wa ` (maruchi Files)' to hyōji sa remasu. Shutsuryoku foruda-mei wa mausu de tsukande ita fairu, foruda-mei kara seisei sa remasu) sanshō botan o oshite fairu o sentaku suru baai, tantai no fairu, foruda ka, fukusū no fairu ga sentaku dekimasu. ### `Shutsuryoku pasu' henkan-go no gazō o hozon suru pasu o shitei shimasu. `Nyūryoku pasu' de foruda o shitei shita baai wa, shitei shita foruda no naka ni henkan shita fairuwo (foruda kōzō o sonomama de) hozon shimasu. Shitei shita foruda ga nai baai wa jidō de sakusei shimasu. ### `Foruda-nai no henkan suru kakuchōshi' `nyūryoku pasu' ga foruda no baai no, foruda-nai no henkan suru gazō no kakuchōshi o shitei shimasu. Deforuto-chi wa `png: Jpg: Jpeg: Tifu: Tiff: Bmp: Tga `desu. Mata, kugiri moji wa `:`Desu. Daimonji komoji wa kubetsu shimasen. Rei. Png: Jpg: Jpeg: Tifu: Tiff: Bmp: Tga### `shutsuryoku kakuchōshi' henkan-go no gazō no keishiki o shitei shimasu. `Shutsuryoku gashitsu settei' to `shutsuryoku shindo bitto-sū' ni settei dekiru atai wa koko de shitei suru keishiki ni yori kotonarimasu. ### `Shutsuryoku gashitsu settei' henkan-go no gazō no gashitsu o shitei shimasu. Settei dekiru atai wa seisūdesu. Shitei dekiru atai no han'i to imi wa `shutsuryoku kakuchōshi' de settei shita keishiki ni yori kotonarimasu. *. Jpg: Atai no han'i (0 ~ 100) sūji ga takai hodo kōgashitsu*. Webp: Atai no han'i (1 ~ 100) sūji ga takai hodo kōgashitsu 100da to kagyaku asshuku*. Tga: Atai no han'i (0 ~ 1) 0nara asshuku nashi, 1nara RLE asshuku### `shutsuryoku shindo bitto-sū' henkan-go no gazō no 1 chan'neru-atari no bitto-sū o shitei shimasu. Shitei dekiru atai wa `shutsuryoku kakuchōshi' de settei shita keishiki ni yori kotonarimasu. ## Henkan gashitsu shori settei fairuhenka no shori hōhō, gashitsu ni kansuru settei kōmoku-gundesu. ### `Henkan mōdo' henkan mōdo o shitei shimasu. * Noizu jokyo to kakudai: Noizu jokyo to kakudai o okonaimasu* kakudai: Kakudai o okonaimasu* noizu jokyo: Noizu jokyo o okonaimasu* noizu jokyo (jidō hanbetsu)
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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」 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。 ### 「拡大サイズ」 拡大後のサイズの設定を行います。 * 拡大率で指定 : 画像を指定の拡大率で拡大します * 変換後の横幅で指定 : 画像の縦横比を維持したまま、指定された横幅になるように拡大します(単位はピクセル) * 変換後の縦幅で指定 : 画像の縦横比を維持したまま、指定された縦幅になるように拡大します(単位はピクセル) * 変換後の縦横幅で指定 : 指定された縦横幅になるように拡大します。「1920x1080」のように指定します(単位はピクセル) 2倍を超える拡大率の場合、(ノイズを除去する場合は最初の1回だけ行い)指定された拡大率を超えるまで2倍ずつ拡大し、2の累乗倍でない拡大率の場合は最後に縮小するという処理を行います。そのため変換結果がのっぺりとした絵になる可能性があります。 ### 「モデル」 使用するモデルを指定します。 変換対象の画像によって最適なモデルは異なるので、様々なモデルを試してみることをおすすめします。 * 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・アニメ(Photoモデル) : 写真・アニメ用のモデル * 2次元イラスト(UpRGBモデル) : 2次元イラスト(RGBモデル)より高速かつ同等以上の画質で変換するモデル。ただしRGBモデルより消費するメモリ(VRAM)の量が多いので、変換中に強制終了する場合は分割サイズを調節すること * 写真・アニメ(UpPhotoモデル) : 写真・アニメ(Photoモデル)より高速かつ同等以上の画質で変換するモデル。ただしPhotoモデルより消費するメモリ(VRAM)の量が多いので、変換中に強制終了する場合は分割サイズを調節すること * 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 ### 「TTAモードを使う」 TTA(Test-Time Augmentation)モードを使うかどうかを指定します。 TTAモードを使うと変換が8倍遅くなる代わりに、PSNR(画像の評価指数の一つ)が0.15くらい上がるそうです。 ## 処理速度設定 画像変換の処理速度に影響する設定項目群です。 ### 「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。 最適な(処理が最速で終わる)数値の決め方は「分割サイズ」の項で説明します。 「-------」で区切られている上の方は入力された画像の縦横サイズの約数、 下の方は「crop_size_list.txt」から読み出した汎用的な分割サイズです。 分割サイズが大きすぎる場合、要求されるメモリの量(GPUを使う場合はVRAMの量)がPCで使用できるメモリを超えてソフトが強制終了するので気をつけてください。 処理速度にそれなりに影響するので、同じ画像サイズの画像をフォルダ指定で大量に変換するときは、最適な分割サイズを調べてから変換することをおすすめします。 ## 動作設定 あまり変更する機会がないと思われる動作設定をまとめた設定群です。 ### 「ファイル入力時自動変換開始設定」 参照ボタンやドラッグアンドドロップで入力ファイルを指定した際に自動で変換を開始するのか設定を行います。 exeに入力ファイルを引数で与えた場合ではこの項目の設定内容は影響しません。 * 自動で開始しない : ファイルを入力しても自動で変換を開始しません * ファイルを1つでも入力したら開始 : ファイルを1つでも入力したら自動で変換を開始します * フォルダあるいは複数ファイルを入力したら開始 : フォルダ、複数ファイルを入力したら自動で変換を開始します。単体の画像ファイルを変換するのは変換設定の調節を行うときだけだ、という時にどうぞ ### 「使用プロセッサー」 変換を行うプロセッサーを指定します。 * CUDA(使えたらcuDNN) : CUDA(GPU)を使って変換を行います(cuDNNが使える場合はcuDNNが使われます) * CPU : CPUのみを使って変換を行います ### 「出力ファイルを上書きしない」 この設定がONの場合、画像の書き込み先に同名のファイルが存在する場合は変換を行いません。 ### 「引数付き起動時設定」 exeに入力ファイルを引数で与えた場合での動作を設定します。 * 起動時に変換する : 起動時に自動で変換を開始します * 成功時に終了する : 変換終了時に失敗していなければ自動で終了します ### 「使用GPU No」 GPUが複数枚ある場合に使用するデバイス番号を指定できます。CPUモード時や無効なデバイス番号を指定した場合は無視されます。 ### 「入力参照時固定フォルダ」 入力の参照ボタンを押した際に最初に表示されるフォルダをここで設定したフォルダに固定します。 ### 「出力参照時固定フォルダ」 変換した画像の出力先フォルダをここで設定したフォルダに固定します。 また、出力の参照ボタンを押した際に最初に表示されるフォルダをここで設定したフォルダに固定します。 ## その他 その他の設定項目群です。 ### 「UIの言語」 UIの言語を設定します。 初回起動時はPCの言語設定と同じ言語が選ばれます。(存在しない場合は英語になります) ### 「cuDNNチェック」 「cuDNNチェック」ボタンを押すとcuDNNが使えるか調べることが出来ます。 cuDNNが使えない場合は理由が表示されます。 「実行」ボタンを押すと変換が始まります。 途中でキャンセルしたい場合は「キャンセル」ボタンを押します。 ただし、実際に停止するまでタイムラグがあります。 プログレスバーは複数枚の画像を変更した際の進行度合いを示しています。 ログに残り予想時間が表示されますが、これは同じ縦幅、横幅の複数ファイルを処理したときの予想です。 なので、ファイルの大きさがバラバラな場合は役に立ちませんし、処理する画像が2枚以下の時は「不明」としか表示されません。 使い方(CUI版) -------- 「waifu2x-caffe-cui.exe」はコマンドラインツールです。 `コマンドプロンプト` を立ち上げ、次のようにコマンドを打ち込み、使用して下さい。 以下のコマンドは、使い方を画面に出力します。 ``` waifu2x-caffe-cui.exe --help ``` 以下のコマンドは、画像変換を実行するコマンドの例です。 ``` waifu2x-caffe-cui.exe -i mywaifu.png -m noise_scale --scale_ratio 1.6 --noise_level 2 ``` 以上を実行すると、`mywaifu(noise_scale)(Level2)(x1.600000).png`に変換結果が保存されます。 コマンドリスト、各コマンドの詳細はコマンドラインオプション(共通)とコマンドラインオプション(CUI版)の項をお読みください。 コマンドラインオプション(共通) -------- 本ソフトでは、以下のオプションを指定することが出来ます。 GUI版では入力ファイル以外のコマンドラインオプションを指定して起動した場合、現在オプションのファイル保存を行いません。 また、GUI版では指定されなかったオプションは前回終了時のオプションが使用されます。 ### -l <文字列>, --input_extention_list <文字列> input_fileがフォルダの場合の、フォルダ内の変換する画像の拡張子を指定します。 デフォルト値は`png:jpg:jpeg:tif:tiff:bmp:tga`です。 また、区切り文字は`:`です。 例. png:jpg:jpeg:tif:tiff:bmp:tga ### -e <文字列>, --output_extention <文字列> input_fileがフォルダの場合の、出力画像の拡張子を指定します。 デフォルト値は`png`です。 ### -m <noise|scale|noise_scale>, --mode <noise|scale|noise_scale> 変換モードを指定します。指定しなかった場合は`noise_scale`が選択されます。 * noise : ノイズ除去を行います (正確には、ノイズ除去用のモデルを用いて画像変換を行います) * scale : 拡大を行います (正確には、既存アルゴリズムで拡大した後に、拡大画像補完用のモデルを用いて画像変換を行います) * noise_scale : ノイズ除去と拡大を行います (ノイズ除去を行った後に、引き続き拡大処理を行います) * auto_scale : 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 ### -s <小数点付き数値>, --scale_ratio <小数点付き数値> 画像を何倍に拡大するかを指定します。デフォルト値は`2.0`ですが、2.0倍以外も指定できます。 scale_widthかscale_heightが指定された場合、そちらが優先されます。 2.0以外の数値を指定すると、次のような処理を行います。 * まず、指定された倍率を必要十分にカバーするように、2倍拡大を繰り返し行います。 * 2の累乗以外の数値が指定されている場合は、指定倍率になるように拡大した画像を線形フィルタで縮小します。 ### -w <整数>, --scale_width <整数> 画像の縦横比を維持したまま、指定された横幅になるように拡大します(単位はピクセル)。 scale_heightと同時に指定すると、指定された縦横幅になるように画像を拡大します。 ### -h <整数>, --scale_height <整数> 画像の縦横比を維持したまま、指定された縦幅になるように拡大します(単位はピクセル)。 scale_widthと同時に指定すると、指定された縦横幅になるように画像を拡大します。 ### -n <0|1|2|3>, --noise_level <0|1|2|3> ノイズ除去レベルを指定します。ノイズ除去用のモデルはレベル0～3のみ用意されているので、 0 か 1 か 2 か 3 を指定して下さい。 デフォルト値は`0`です。 ### -p <cpu|gpu|cudnn>, --process <cpu|gpu|cudnn> 処理に使うプロセッサーを指定します。デフォルト値は`gpu`です。 * cpu : CPUを使って変換を行います。 * gpu : CUDA(GPU)を使って変換を行います。Windows版でのみ、cuDNNが使えるならcuDNNを使います。 * cudnn : cuDNNを使って変換を行います。 ### -c <整数>, --crop_size <整数> 分割サイズを指定します。デフォルト値は`128`です。 ### -q <整数>, --output_quality <整数> 変換後の画像の画質を設定します。デフォルト値は`-1`です 指定できる値と意味は「出力拡張子」で設定した形式により異なります。 -1の場合は、各画像形式のデフォルト値が使われます。 ### -d <整数>, --output_depth <整数> 変換後の画像の1チャンネルあたりのビット数を指定します。デフォルト値は`8`です。 指定できる値は「出力拡張子」で設定した形式により異なります。 ### -b <整数>, --batch_size <整数> mini-batchサイズを指定します。デフォルト値は`1`です。 mini-batchサイズは画像を「分割サイズ」で分割したブロックを同時に処理する数のことです。例えば`2`を指定した場合、2ブロックずつ変換していきます。 mini-batchサイズを大きくすると分割サイズを大きくするとの同様にGPUの使用率が高くなりますが、計測した感じだと分割サイズを大きくした方が効果が高いです。 (例えば分割サイズを`64`、mini-batchサイズを`4`にするより、分割サイズを`128`、mini-batchサイズを`1`にした方が処理が速く終わる) ### --gpu <整数> 処理に使うGPUデバイス番号を指定します。デフォルト値は`0`です。 GPUデバイス番号は0から始まることに注意してください。 処理にGPUを使わない場合は無視されます。 また、存在しないGPUデバイス番号を指定した場合はデフォルトのGPUで実行されます。 ### -t <0|1>, --tta <0|1> `1`を指定するとTTAモードを使用します。デフォルト値は`0`です。 ### --, --ignore_rest このオプションが指定された後の全てのオプションを無視します。 スクリプト・バッチファイル用です。 コマンドラインオプション(GUI版) -------- GUI版ではオプション指定に当てはまらなかった引数は入力ファイルとして認識されます。 入力ファイルはファイル、フォルダ、複数、ファイルとフォルダ同時に指定できます。 ### -o <string>, --output_folder <string> 変換された画像を保存するフォルダへのパスを設定します。 指定されたフォルダの中に変換後のファイルを保存します。 変換後のファイルの命名規則はGUIで入力ファイルを設定した時に自動で決定される出力ファイル名と同じです。 指定されなかった場合、ひとつ目の入力ファイルと同じフォルダに保存されます。 ### --auto_start <0|1> `1`を指定すると起動時に自動で変換を開始します。 ### --auto_exit <0|1> `1`を指定すると、起動時に自動で変換した場合に変換が成功すると自動で終了します。 ### --no_overwrite <0|1> `1`を指定すると、画像の書き込み先に同名のファイルが存在する場合は変換を行いません。 ### -y <upconv_7_anime_style_art_rgb|upconv_7_photo|anime_style_art_rgb|photo|anime_style_art_y>, --model_type <upconv_7_anime_style_art_rgb|upconv_7_photo|anime_style_art_rgb|photo|anime_style_art_y> 使用するモデルを指定します。 GUIでの設定項目「モデル」と以下のように対応しています。 * upconv_7_anime_style_art_rgb : 2次元イラスト(UpRGBモデル) * upconv_7_photo : 写真・アニメ(UpPhotoモデル) * anime_style_art_rgb : 2次元イラスト(RGBモデル) * photo : 写真・アニメ(Photoモデル) * anime_style_art_y : 2次元イラスト(Yモデル) コマンドラインオプション(CUI版) -------- ### --version バージョン情報を出力し、終了します。 ### -?, --help 使い方を表示し、終了します。 手軽に使い方を確認したい時などにどうぞ。 ### -i <文字列>, --input_file <文字列> (必須) 変換する画像へのパス フォルダを指定した場合、そのフォルダ以下の画像ファイルを全て変換してoutput_fileで指定したフォルダへ出力します。 ### -o <string>, --output_file <string> 変換された画像を保存するファイルへのパス (input_fileがフォルダの場合)変換された画像を保存するフォルダへのパス (input_fileが画像ファイルの場合)拡張子(最後の.pngなど)は必ず入力するようにして下さい。 指定しなかった場合は自動でファイル名を決定し、そのファイルに保存します。 ファイル名の決定ルールは、 `[元の画像ファイル名]``(モデル名)``(モード名)``(ノイズ除去レベル(ノイズ除去モードの場合))``(拡大率(拡大モードの場合))``(出力ビット数(8ビット以外の場合))``.出力拡張子` のようになっています。 保存される場所は、基本的には入力画像と同じディレクトリになります。 ### --model_dir <文字列> モデルが格納されているディレクトリへのパスを指定します。デフォルト値は`models/upconv_7_anime_style_art_rgb`です。 標準では以下のモデルが付属しています。 * `models/anime_style_art_rgb` : RGBすべてを変換する2次元画像用モデル * `models/anime_style_art` : 輝度のみを変換する2次元画像用モデル * `models/photo` : RGBすべてを変換する写真、アニメ画像用モデル * `models/upconv_7_anime_style_art_rgb` : anime_style_art_rgbより高速かつ同等以上の画質で変換するモデル * `models/upconv_7_photo` : photoより高速かつ同等以上の画質で変換するモデル * `models/ukbench` : 旧式の写真用モデル(拡大するモデルのみ付属しています。ノイズ除去は出来ません) 基本的には指定しなくても大丈夫です。デフォルト以外のモデルや自作のモデルを使用する時などに指定して下さい。 ### --crop_w <整数> 分割サイズ(横幅)を指定します。設定しなかった場合はcrop_sizeの値が使用されます。 入力する画像の横幅の約数を指定するとより高速に変換できる可能性があります。 ### --crop_h <整数> 分割サイズ(縦幅)を指定します。設定しなかった場合はcrop_sizeの値が使用されます。 入力する画像の縦幅の約数を指定するとより高速に変換できま可能性があります。 分割サイズ -------- waifu2x-caffe(waifu2xもですが)は画像を変換する時、 画像を一定のサイズ毎に分割して一つずつ変換を行い、最後に結合して一枚の画像に戻す、という処理をしています。 分割サイズ(crop_size)とは、この画像を分割する際の幅（ピクセル単位）の事です。 CUDAで変換中でもGPUを使い切れていない（GPUの使用率が100%近くまでいっていない）場合、 この数値を大きくすることで処理が早く終わる可能性があります。（GPUを使い切ることが出来る様になるため） [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。 * 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？) * 数値を2倍にした場合、理論上は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 アルファチャンネル付き画像について -------- 本ソフトではアルファチャンネル付き画像の拡大も対応しています。 しかし、アルファチャンネルを単体で拡大する処理になっているため、アルファチャンネル付き画像の拡大は無い場合と比べておよそ2倍の時間がかかるので注意してください。 ただし、アルファチャンネルが単色で構成されている場合はなしの場合とほぼ同じ時間で拡大できます。 The format of language files -------- Language files format is JSON. If you create new language file, add language setting to 'lang/LangList.txt'. 'lang/LangList.txt' format is TSV(Tab-Separated Values). * LangName : Language name * LangID : Primary language [See MSDN](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/dd318693.aspx) * SubLangID : Sublanguage [See MSDN](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/dd318693.aspx) * FileName : Language file name ex. * Japanese LangID : 0x11(LANG_JAPANESE), SubLangID : 0x01(SUBLANG_JAPANESE_JAPAN) * English(US) LangID : 0x09(LANG_ENGLISH), SubLangID : 0x01(SUBLANG_ENGLISH_US) * English(UK) LangID : 0x09(LANG_ENGLISH), SubLangID : 0x02(SUBLANG_ENGLISH_UK) おことわり ------------ 本ソフトは無保証です。 利用者の判断の下に使用して下さい。 制作者はいかなる義務も負わないものとします。 謝辞 ------ 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) に、感謝します。 また、メッセージを英訳してくださった @paul70078 さん、メッセージを中国語(簡体字)に翻訳してくださった @yoonhakcher さん、中国語(簡体字)訳のプルリクエストを下さった @mzhboy さん、 メッセージを韓国語に翻訳してくださった @kenin0726 さん、韓国語訳の改善を提案してくださった @aruhirin さん、 メッセージを中国語(繁体字)に翻訳してくださった @lizardon1995 さん、@yoonhakcher さん、トルコ語訳のプルリクエストを下さった @Scharynche さん、フランス語訳のプルリクエストを下さった @Serized さん、 GUI版のアイコンを提供してくださった JYUNYAさん に感謝します。 更新履歴 ------------ * ver 1.1.8.3 - 縦幅か横幅指定の拡大で、計算誤差が原因で指定サイズから1pxくらいずれることがあるのを修正 - 日本語環境以外でCUIの出力が文字化けしていることがあるのを修正 - cuDNN v6に対応 * ver 1.1.8.2 - 出力フォルダを選択するときにエラー落ちすることがあるバグを修正 - GUIで縦幅サイズ指定にしても横幅の指定と認識されるバグを修正 - 出力深度ビット数を入力で変更できないようにした * ver 1.1.8.1 - GUIで変換後の縦横幅でサイズ指定を追加 - CUIで変換後の縦横幅を同時に指定できるようにした - GUIの翻訳にフランス語追加 * ver 1.1.8 - CUDA Toolkitを8.0.44に更新(同梱しているdllも更新) - cuDNN v5.1に対応 - アルファチャンネルが単色の場合、cv::INTER_NEARESTで拡大することで高速化 * ver 1.1.7.1 - GUI版にアイコン追加 - crop_wとcrop_hが違う値の時にTTAモードを使うと出力がおかしくなるバグを修正 * ver 1.1.7 - upconvモデルを更新 - 標準で使われるモデルをupconv_7_anime_style_art_rgbに変更 - GUI版でupconvモデルが上に表示されるようにした - GUI版でノイズ除去レベルを0を変えても出力ファイル名が変化しないバグを修正 * ver 1.1.6.1 - コマンドラインオプションでノイズ除去レベル0が指定できなかったバグを修正 - GUI版でノイズ除去レベル0ラジオボタンを押した時に出力ファイル名サフィックスが変化しないバグを修正 - 中国語(簡体字)訳が正しく表示されなかったバグを修正 * ver 1.1.6 - ノイズ除去レベル0を追加 - ノイズ除去レベルのデフォルト値を1から0に変更 - 縦幅指定拡大の動作が横幅指定と同じになっていたバグを修正 - cuDNNの使用アルゴリズム検索でVRAMの使用量が最大値を超えて強制終了することがあったのを修正 - GUI版の入力参照ダイアログで大量のファイルを選択すると強制終了するバグを修正 - GUI版でコマンドラインオプションのcropサイズ指定が動いていなかったバグを修正 - 32ビットBitmapを変換するとおかしな画像が出るのを修正 * ver 1.1.5 - upconvモデル(写真)を追加 - Photoノイズ除去モデル更新 - cuDNN v5.1 RCに対応 - cuDNN使用時の処理速度を更に高速化した (cuDNNの使用アルゴリズムが最速のものになるようにし、その結果をキャッシュするようにした) - CUI版でcrop_w、crop_hオプション追加 - READMEの「cuDNNについて」の内容を現状に合わせて更新 - GUI版で強制終了時にメッセージを出すようにした (分割サイズが原因かもしれないとのメッセージしか出ないが、実際には他の原因である場合もあるので注意) - batch_sizeを2以上にすると強制終了するバグを修正 - 使用プロセッサーをCPUにすると強制終了するバグを修正 - CUDAが利用できない環境で、cuBLASとcuRANDの初期化失敗メッセージが出るのを修正 * ver 1.1.4 - upconvモデル(イラスト)に対応 - ノイズ除去モデル更新 - 変換に使用するGPUデバイスを指定できるようにした - CUI版の出力ファイル名自動生成の規則をGUI版と揃えた - かなり中身を書き直した関係でメモリ不足対策が無効になった (メモリを16GB積んでる環境でも1500x1500くらいの画像を8倍より大きく拡大すると強制終了するようになるかも。 逆に言えば相当なサイズに拡大しなければ影響は無い) * ver 1.1.3.2 - GUIでコマンドラインオプションを渡して起動した時に入力パスが認識できないことがあるバグを修正 - Caffeを更新(cuDNN v5 RCに対応) * ver 1.1.3.1 - GUIでコマンドラインオプションに対応 - GUIで一部オプション設定を別ウィンドウに分離 - GUIでファイルを引数に指定した時の挙動設定を追加 - GUIで出力ファイルの上書き禁止設定を追加 - GUIで参照ボタンを押した時の初期ディレクトリ設定を追加 - GUIで出力にも参照ボタンを追加 - GUIで入力参照ボタンを押した時のウィンドウでファイルとフォルダを同時に選択できるように改良 - 16bit出力で強制終了が起こるバグを修正 - GUIでCompute Capability 2.0以上のデバイスかどうかのチェックを追加 - メモリ使用量を減らすようにした - 拡大後の画像のサイズが3GB超えていたらデータを一時ファイルに書き出してメモリ不足対策をするようにした * ver 1.1.3 - ノイズ除去レベル3を実装 - anime_style_art(Yの方)のモデル更新 - GUIの参照ボタンで出るダイアログのサイズを変更できるようにした - Add translation for Traditional Chinese - Add translation for Turkish * ver 1.1.2.1 - CUIが起動しなかったバグを修正（help表示の短縮オプションを「-?」に変更） * ver 1.1.2 - 拡大サイズを変換後の縦幅か横幅で指定できるようにした - GUIで複数ファイル処理時に残り時間が表示されるようにした - GUIで大量の画像を入れたフォルダを入力にした際、GUIが長時間フリーズするのを修正 - 2の階乗サイズ以外のサイズの拡大率の場合の画質を改善（縮小アルゴリズムをLinearからLanczos 4へ変更） - 複数のファイル、フォルダの入力に対応 - GUIのexeに画像ファイル、フォルダをコマンドライン引数を渡した場合、前回起動時の設定で変換をするようにした * ver 1.1.1.3 - Add translation for Korean - GUIでプログレスバーが機能していなかったのを修正 * ver 1.1.1.2 - Add translation for Simplified Chinese - 一部画像形式の出力結果がおかしくなることがあるバグを修正 - tga出力時にRLE圧縮を使うか設定できるようにした * ver 1.1.1.1 - ノイズ除去でアルファチャンネルが消失するバグを修正 - 「ノイズ除去(自動判別)と拡大」(auto_scale)で拡大がされていなかったバグを修正 * ver 1.1.1 - 使用するモデルによっては2倍を超える拡大率でノイズが出てしまうのを修正 * ver 1.1.0 - 2次元イラスト(RGBモデル)の拡大モデルを更新 - GUIで英語をサポートした(言語ファイルさえ書けば他の言語にも対応できるはず) - GUIのデザインを変更 - Caffeを更新 - Caffeを更新に伴い使用するcuDNNもv4 RCに更新 - GUIで入力パスを設定するボタンを追加した - GUIを管理者権限で起動してもファイルのドラッグ&ドロップを受け付けるようにした - OpenCVをv3.1.0に更新 - OpenCVの更新に伴いWebPの入出力に対応 - 不可逆圧縮に対応した出力形式で、出力画質を設定できるようにした - 出力画像の深度ビット数を設定できるようにした - 深度ビット数が16ビット、32ビットの画像の入力に対応 * ver 1.0.8.1 - GUIで起動時に前回終了時の変換設定を復元するようにした - Compute CapabilityによってはGPUを使用して変換しようとすると強制終了するのを修正 - エラー時にのみログが生成されるようにした(カレントディレクトリに「error_log_～」という名前で生成される) * ver 1.0.8 - Caffeを更新 - Caffeを更新に伴い使用するcuDNNもv3に更新 - CUDA Toolkitを7.5.18に更新(同梱しているdllも更新) - 写真用モデルを更新(ノイズ除去だけではなく拡大もできるようになった) - アルファチャンネルの処理を本家のものに合わせた (アルファチャンネル付き画像を変換すると境界付近がぼやけるのが治った。アルファチャンネル付き画像の拡大におよそ2倍の時間がかかるようになった) - 画像を浮動小数点型から整数型へ戻すときに四捨五入するようにした(本家に合わせた) * ver 1.0.7 - モデルをwaifu2x v0.11のものへ更新 - TTA(Test-Time Augmentation)モードの実装 - input_extention_listで大文字小文字関係なくファイルの拡張子を比較するようにした * ver 1.0.6.1 - input_extention_listにtgaを追加 * ver 1.0.6 - tga形式を読み書き出来るようにした - アルファチャンネル付きの画像を変換するとアンチエイリアスにジャギーが出てしまうのを修正 * ver 1.0.5 - RGB版モデル、写真用モデル追加 - CUDA Toolkitを7.0.28に更新(同梱しているdllも更新) - 分割サイズをいくつに指定しても結果が同じになるようにした - 初期化を高速化 * ver 1.0.4 - Caffeを更新(Compute Capability 5.2向けの設定を追加) - CUDAドライバーのバージョンチェックをするようにした - GUIでデフォルトの分割サイズがすごく大きい値になってしまうことがあるバグを修正 * ver 1.0.3 - Caffeを更新 - CUDA Toolkitを6.5.19に更新(同梱しているdllも更新) - GPUからCPUへのメモリ転送を少し高速化 - crop_size(分割サイズ)、batch_size(CUI版のみ)を指定出来るようにした - v2より前のcuDNNは動かさないようにした(バグが多いため) - GUIのcuDNNチェックで失敗したときは理由を表示するようにした - README.txtのwaifu2x-caffe-cui.exeの実行例に存在しない「-j」オプションがついていたのを修正 - README.txtを色々追記 - 誤解を招くのでGPUという表現の一部をCUDAに変更 * ver 1.0.2 - アルファチャンネル付き画像を変換するとおかしな出力になるバグを修正 - GUIでノイズ除去レベルを変えても出力のファイル名が変わらないバグを修正 - 変換プロセッサーにgpuを指定した場合、cuDNNが使えていなかったバグを修正 - GUIの自動設定出力名のフォーマットがCUIと違うのを修正 - GUIで処理時間と使用したプロセッサーを表示するようにしてみた * ver 1.0.1 - CUIが動かなかったバグを修正 * ver 1.0.0 - 公開
waifu2x-caffe (for Windows)
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 Creator: lltcggie

This software only converts the conversion function of the image conversion software "[waifu2x] (https://github.com/nagadomi/waifu2x)
It was rewritten using [Caffe] (http://caffe.berkeleyvision.org/) and built for Windows.
It can convert with CPU, but if you use CUDA (or cuDNN) you can convert faster than CPU.

GUI supports English, Japanese, Simplified Chinese, Traditional Chinese, Korean, Turkish, and French.

You can download the software in the "Downloads" section of the [here releases page] (https://github.com/lltcggie/waifu2x-caffe/releases).


 Required environment
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In order to operate this software, at least the following environment is necessary.

 * OS: Windows Vista or later 64bit (There is no exe for 32bit)
 * Memory: Free memory 1 GB or more (depending on the image size to be converted)
 * GPU: NVIDIA GPU with Compute Capability 2.0 or higher (not required when converting with CPU)
 * Visual C ++ 2013 redistributable package installed (required)
    - The above package is [here] (https://www.microsoft.com/en-US/download/details.aspx?id=40784)
    - After pressing the `download` button, select `vcredist_x64.exe` and download and install it.
    - If you can not find it, try searching "Visual C ++ 2013 redistributable package".

When converting with cuDNN, further

 * GPU: NVIDIA GPU with Compute Capability 3.0 or higher

If you want to know the Compute Capability of your GPU, please check [this page] (https://developer.nvidia.com/cuda-gpus).


 About cuDNN
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cuDNN is a library for high-speed machine learning which can be used only with NVIDIA GPU.
Although you can convert with CUDA without using cuDNN, using cuDNN has the following advantages.

 * It is possible to convert images faster depending on the type of GPU used
 * VRAM usage can be reduced (at least at less than half of CUDA, the difference will increase as the division size increases)

CuDNN has such advantages, but because of license it can not distribute necessary files for operation.
So people who want to use cuDNN download binary for Windows (v 5.1 RC or later) on this page (https://developer.nvidia.com/cuDNN)
Please put "cudnn64_6.dll" in the folder of waifu2x-caffe.
If you insert dll while software is running, please restart the software.
(To download cuDNN you need to register with NVIDIA Developer and register with CUDA Registered Developers.
 CUDA Registered Developers probably has a (simple) review, so it does not mean that you can download cuDNN immediately after you register. )

Measurement results of processing speed and VRAM usage in the author's environment are as follows.

 * GPU: GTX 980 Ti
 * VRAM: 6 GB
 * Processing content: PNG 4ch image with 1000 * 1000 noise removal and enlargement, JPEG noise removal level 1, magnification factor 2.00, TTA mode unused
 * Processing time measurement method: Measured average processing time of 10 times in CUI version. However, processing is done twice in advance at first (in order not to include the time required for initialization)
 * Calculation method of VRAM usage: (Maximum VRAM used during processing in GUI version) - (VRAM usage after starting GUI version)

cuDNN RGB model

| Split size | Processing time | VRAM usage (MB) |
|: -------------- |: ------------- |: ------------------- |
| 100 | 00: 00: 03.170 | 278 |
| 125 | 00: 00: 02.745 | 279 |
| 200 | 00: 00: 02.253 | 365 |
| 250 | 00: 00: 02.147 | 446 |
| 500 | 00: 00: 01.982 | 1110 |

CUDA RGB model

| Split size | Processing time | VRAM usage (MB) |
|: -------------- |: ------------- |: ------------------- |
| 100 | 00: 00: 0 6.192 | 724 |
| 125 | 00: 00: 0 5.504 | 724 |
| 200 | 00: 00: 04.642 | 1556 |
| 250 | 00: 00: 04.436 | 2345 |
| 500 | Unmeasurable | Unmeasurable (6144 or more) |

cuDNN UpRGB model

| Split size | Processing time | VRAM usage (MB) |
|: -------------- |: ------------- |: ------------------- |
| 100 | 00: 00: 02.831 | 328 |
| 125 | 00: 00: 02.573 | 329 |
| 200 | 00: 00: 02.261 | 461 |
| 250 | 00: 00: 02.150 | 578 |
| 500 | 00: 00: 01.991 | 1554 |

CUDA UpRGB model

| Split size | Processing time | VRAM usage (MB) |
|: -------------- |: ------------- |: ------------------- |
| 100 | 00: 00: 03.669 | 788 |
| 125 | 00: 00: 03.382 | 787 |
| 200 | 00: 00: 02.965 | 1596 |
| 250 | 00: 00: 02.852 | 2345 |
| 500 | Unmeasurable | Unmeasurable (6144 or more) |


 Usage (GUI version)
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"Waifu2x - caffe.exe" is GUI software. Double click to start.
Or you can drag and drop files and folders to "waifu2x-caffe.exe" in Windows Explorer and convert with the setting at the last boot.
In that case, depending on the setting, the dialog is automatically closed when conversion is successful.
Also, you can set options on the command line using the GUI.
For details, please read the command line option (common) and command line option (GUI version).

After launch, if you drag and drop an image or folder into the "input path" column, the "output path" field will be set automatically.
If you want to change the output destination, please change the "output path" field.

You can change the conversion setting according to your preference.


## I / O setting
     This is a set of setting items related to file input / output.

### "Input Path"
     Specify the path of the file you want to convert.
     If you specify a folder, convert the file with the "extension to convert within the folder" including the subfolder.
     You can specify multiple files and folders by dragging.
     In that case, it will be output in the new folder keeping the file and folder structure.
    ("(Multi Files)" is displayed in the input pass column.The output folder name is generated from the file and the folder name grasped with the mouse)
     When selecting a file by pressing the Browse button, you can select a single file, folder, or multiple files.

### "Output Path"
     Specify the path to save the converted image.
    If you specify a folder in "Input path", save the converted file (without changing the folder structure) into the specified folder. If there is no specified folder, it will be created automatically.

### "Extensions to convert within folders"
     When the "input path" is a folder, specify the extension of the image to be converted in the folder.
     The default value is `png: jpg: jpeg: tif: tiff: bmp: tga`.
     The delimiter is `:`.
     Capital letters and lower case letters are not distinguished.
     Eg. Png: jpg: jpeg: tif: tiff: bmp: tga

### "Output extension"
     Specify the format of the converted image.
    Values ​​that can be set for "Output image quality setting" and "Number of output depth bits" differ depending on the format specified here.

### "Output image quality setting"
     Specify the image quality of the converted image.
     Values ​​that can be set are integers.
     The range and meaning of possible values ​​depend on the format set in "Output extension".

      * .jpg: Range of values ​​(0 to 100) The higher the number, the higher the image quality
      * .webp: Range of values ​​(1 to 100) If the number is high and the image quality is 100, lossless compression
      *. tga: Value range (0 to 1) 0 indicates no compression, 1 indicates RLE compression

### "Number of output depth bits"
     Specify the number of bits per channel of the converted image.
     Values ​​that can be specified vary depending on the format set in "Output extension".

## Conversion image quality / processing setting
     Processing method of file conversion, Setting items related to image quality.

### "Conversion mode"
     Specify the conversion mode.
      * Noise elimination and expansion: Noise elimination and expansion
      * Expansion: We will expand
      * Noise removal: Noise removal
      * Noise removal (automatic determination)
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