如何透過神經網路運算提高影片解析度？

靜態圖片放大需求對AI來說已經是項挑戰，但若是動態影片想無損提高解析度，那麼就得採用更為專業的軟體了！「VIDEO2X」是套免費、開源且綜合了多種機器學習技術、神經網路運算模組的動態影像解析度放大工具，只要將影片透過本軟體進行處理，就算原檔案僅有240p畫質，也能夠提高到4K甚至以上，「黑科技」感十足。但是，深度運算需要強大的電腦硬體效能當成後盾，對比雲端工具還是較為不方便一些。

步驟1.首先開啟「tinyurl.com/y2jjxh8f」來到 VIDEO2X 的 GitHub 頁面，往下拉點進寫著「Download…」的文字連結。

步驟2.跳轉後再稍微往下拉動頁面，找到最新版本且後方寫著「full」的zip檔，點選後開始下載。注意，該檔案容量會有將近1GB左右。

步驟3.下載完畢並解壓縮zip檔後，於資料夾內找到「video2x_gui.exe」並執行，稍微等待一下程式主畫面就會顯示出來。

步驟4.在「Main」分頁找到「Select File」，接著導入要被無損放大的影片檔。

步驟5.在「output」後方空白處可指定影片轉換後的儲存位置，若只有單一檔案要處哩，請按「Select File」進行選擇。

步驟6.在 Express Setting 區塊點開「Driver」清單，考慮到硬體相容性，首次使用建議選擇「Waifu2X Caffe」，後續再來反覆嘗試各方案的放大效果。

步驟7.接著在「Scale Ratio」處可調整影片的放大倍率，預設2.00就是兩倍，調高到4.00就會是四倍。

步驟8.接著於上方切換「Driver Setting」頁籤，在「Process」清單中有「gpu」、「cudnn」與「cpu」三個選項，cpu 雖然運算極慢但相容性最好。

步驟9.至於「Model」選單中則有各種神經網路模型可選，與 Driver 一樣，使用者可以反覆嘗試各種模型的運算效果，比較各種放大方案間的差異。

步驟10.設定調整完畢後，點選最下方「Start」即可。理論上，透過 GPU 運算的效率會比 CPU 好上許多，但電腦中也得安裝適當的硬體和驅動元件才行。

步驟11.處理過程中請不要關閉主程式或黑色視窗，總影格數和待算影格數會顯示在右下角，整體進度則以百分比呈現，電腦硬體越強則運算越快！

步驟12.比對放大前後的檔案資訊，影片解析度確實得到提升，而且內容沒有出現模糊現象，越「簡單」的畫面透過神經網路的放大效果就會越好。

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