traiNNer-redux: 이미지 초해상도 및 복원 딥러닝 학습 프레임워크

traiNNer-redux는 이미지 초해상도(super resolution) 및 복원(restoration)을 위한 딥러닝 학습 프레임워크로, 업스케일링 및 이미지와 비디오를 복원하기 위해 PyTorch 모델을 학습할 수 있게 합니다. NVIDIA 그래픽 카드가 권장되지만, Linux 장치에서는 AMD가 ROCm으로 작동합니다.

traiNNer-redux 사용 방법은 시작 페이지(getting started page)를 참조해 주십시오.

기여 방법에 대한 자세한 정보는 기여(contributing) 페이지를 참조해 주십시오.

• OpenModelDB: AI 업스케일링 모델 저장소로, 새로운 모델을 학습하기 위한 사전 학습 모델로 사용될 수 있습니다. 이 리포지토리에서 학습된 모델은 OMDB에 제출할 수 있습니다.
• chaiNNer: 범용적인 AI 업스케일링 및 이미지 처리 도구이며, 이 리포지토리에서 학습된 모델은 chaiNNer에서 실행될 수 있습니다. chaiNNer는 데이터셋 준비에도 도움을 줄 수 있습니다.
• WTP Dataset Destroyer: 고화질 이미지를 저하(degrade)시키는 도구로, 학습 데이터셋용 저화질 이미지 준비에 사용될 수 있습니다.
• Video Destroyer: 단일 고화질 입력 비디오로부터 AI 학습 목적의 데이터셋을 생성하도록 설계된 도구입니다.
• helpful-scripts: AI 모델 학습 경험 개선을 위해 작성된 스크립트 모음입니다.
• Dataset_Preprocessing: 초기 데이터셋 처리를 위한 작은 스크립트 모음입니다.
• Enhance Everything! Discord Server: 모델 학습 도움, 업스케일링 결과 공유, 학습된 모델 제출 등 다양한 활동을 할 수 있습니다.
• vs_align: Vapoursynth용 비디오 정렬 및 동기화(Video Alignment and Synchonization) 도구로, LR(Low Resolution) 및 HR(High Resolution) 데이터셋을 정렬하는 데 사용됩니다.
• ImgAlign: 이미지 기반 신경망 학습을 위해 HR 및 LR 이미지를 자동 정렬, 자르기(cropping), 크기 조정(scaling)하는 도구입니다.
• Deep Learning Tuning Playbook: 딥러닝 모델을 보다 효과적으로 학습하도록 돕는 문서입니다.

traiNNer-redux는 Apache License 2.0 하에 배포됩니다. 개별 라이선스 및 인정 사항은 LICENSE를 참조하십시오.

• 이 저장소는 joeyballentine/traiNNer-redux의 포크이며, 이는 다시 BasicSR의 포크입니다.
• 네트워크 아키텍처는 Spandrel에서 가져옵니다.
• 여러 아키텍처가 umzi2에 의해 개발되었습니다: ArtCNN-PyTorch, DUnet, FlexNet, GaterV3, MetaGan, MoESR, MoSR, RTMoSR, SPANPlus
• ArtCNN 아키텍처는 원래 Artoriuz에 의해 개발되었습니다.
• FDAT 아키텍처는 stinkybread (sharekhan)이 만들었습니다.
• TFDAT 아키텍처는 Kim2091이 만든 FDAT의 시간적으로 안정적인 버전입니다.
• TSPAN 및 TSPANv2 아키텍처는 Kim2091이 만든 SPAN 아키텍처의 시간적 일관성 변형 모델입니다. TSPANv2는 TSPAN을 향상한 버전으로, TSPAN 및 TSPANv2 모델을 사용하여 비디오를 업스케일링할 때 시간적 안정성이 크게 개선되었습니다.
• DIS 아키텍처는 Kim2091이 만든 초경량 아키텍처입니다.
• TSCUNet 아키텍처는 aaf6aa/SCUNet에서 왔으며, SCUNet을 수정한 것이고, TSCUNet의 일부 학습 코드는 TSCUNet_Trainer에서 각색되었습니다.
• 여러 개선 사항은 Corpsecreate/neosr 및 그 원본 저장소 neosr의 구현 참고 자료를 참조합니다.
• Enhance Everything Discord 서버 멤버: Corpsecreate, joeyballentine, Kim2091.