Si quieres agrandar imágenes y vídeos sin sacrificar calidad, lo cierto es que no puedes equivocarte con «Waifu2x-ncnn-Vulkan GUI Edition Reloaded» o «Real-ESRGAN-GUI». El uso de algoritmos avanzados en combinación con el poder de fuego de tu tarjeta gráfica entrega resultados fabulosos, pero si prefieres una alternativa aún más compleja que incluya parámetros secundarios y modelos adicionales, entonces necesitas descargar una copia de Video2x.
Es el mundo de la inteligencia artificial y nosotros sólo vivimos en él… al menos cuando se trata de upscalers. Nvidia sigue sumando funciones de deep learning para sus tarjetas gráficas (DLSS, DLDSR, DLAA), y la información disponible sugiere que la tercera versión de AMD FSR tiene una pizca de IA en su interior, pero si estás pensando en algo más «sencillo» como agrandar imágenes y vídeos, la selección de modelos disponibles es mucho más amplia. Con eso en mente llegamos a Video2x, un proyecto que coloca media docena de modelos o drivers a un clic de distancia.
Cómo agrandar imágenes y vídeos con Video2x
Lo primero que llama la atención sobre Video2x es la gran cantidad de parámetros avanzados en su interfaz. A simple vista reconocemos detalles como el número de procesos y la escala a reproducir, pero si hacemos clic en la pestaña Driver Settings, encontraremos valores especiales para cada uno de los seis modelos: Waifu2x Caffe, Waifu2x Converter CPP, Waifu2x NCNN Vulkan, SRMD NCNN Vulkan, RealSR NCNN Vulkan, y Anime4K CPP.
Como punto de partida, recomiendo hacer las primeras pruebas usando Waifu2x NCNN Vulkan, con el submodelo cunet y TTA activado. La opción TTA aumenta la calidad final de los frames, pero multiplica el tiempo de procesamiento por 8. En el caso de RealSR NCNN Vulkan, el submodelo DF2K está recomendado para procesar imágenes con muy poco ruido, pero si aparecen artefactos, lo mejor es utilizar DF2K-JPEG. RealSR es mucho más lento que Waifu2x (aún con una tarjeta gráfica), por lo tanto, recomiendo tener paciencia.
Video2x guarda sus resultados en la misma carpeta de origen (a menos que modifiques la ruta), y el valor Preserve Frames impide que el programa borre la carpeta de caché. El tiempo disponible sólo me ha permitido evaluar el upscaling de imágenes, pero estoy muy satisfecho con sus resultados. Para finalizar, la descarga de GitHub asciende a 1.000 megabytes. ¡Enlace más abajo!
Sitio oficial y descarga: Haz clic aquí
