机器之心报道
编辑：泽南、小舟

这是 B 站 AI 实验室的最新成果 。

喜欢看动漫的人经常会被一些经典作品的情节所吸引 ， 不过画面质量是欣赏下去的大敌 —— 那些超过十年历史的内容自不必说 ， 直到现在 ， 很多动画的实际分辨率也只是 720p 左右 ， 然后被拉伸到 1080i 以满足电视台播放的需求 ， BD（蓝光）清晰度也只有 1080p 。
究其原因 ， 还是成本问题：在动画制作过程中 ， 让分辨率提升一个级别 ， 就会导致所有的制作资源大幅提升 ， 从作画、扫描到处理和存储 ， 整个产业链条都需要软硬件的提升 。

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但今天即使是手机也有个 2K 的分辨率 ， 既然手绘动画难以提升分辨率 ， 那么能不能用 AI 算法来解决这个问题？
最近 ， GitHub 上一个图像超分辨率的项目火了 ， 一个叫做 Real-CUGAN 的工具可以把动画图像的质量提升 2 到 4 倍 ， qq 上斗图的表情包也能给你脑补成 4k 品质 。

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仔细一看 ， 这个项目来自 bilibili 人工智能实验室 。上线 20 天 ， star 量已达 1.5K 。

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项目链接：https://github.com/bilibili/ailab/tree/main/Real-CUGAN
据作者介绍 ， Real-CUGAN 是一个使用百万级动漫数据进行训练的 ， 结构与 Waifu2x 兼容的通用动漫图像超分辨率模型 。相比目前市面上已有的通用化超分辨率算法 ， Real-CUGAN 的 AI 模型经过了更大体量数据集的训练 ， 处理二次元内容的效果更佳 。
它支持 2x\3x\4x 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 。
Real-CUGAN 全称为 Real Cascaded-U-Net-style Generative Adversarial Networks（真实的、级联 U-Net 风格的生成对抗网络） ， 使用了与 Waifu2x 相同的动漫网络结构 ， 但因为使用了新的训练数据与训练方法 ， 从而形成了不同的参数 。
具体来说 ， 该动漫超分模型训练先行对动漫帧进行切块处理 ， 使用图像质量打分模型对候选块进行打分过滤 ， 得到一个百万级的高质量动漫图像块训练集 。然后使用多阶段降质算法 ， 将高清图像块降采样得到低质图像 ， 让 AI 模型学习、优化从低质图像到高质图像的重建过程 ， 训练完毕后即可对真实的二次元低质图像进行高清化处理 。
在 GitHub 项目中 ， 作者开源了推理阶段的模型参数与推理代码 。
下面 ， 我们来看一下 Real-CUGAN 的修复效果 。

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