enhancr
Release - 0.9.9 +
enhancr是一个优雅且易于使用的GUI，用于视频帧插值和视频放大，它利用人工智能 - 使用node.js和Electron构建。它的创建是为了增强任何有兴趣使用人工智能增强视频片段的人的用户体验。 GUI旨在提供由最先进技术支持的令人惊叹的体验，而不会像其他替代方案那样感觉笨重和过时。
它具有 NVIDIA 的超快TensorRT推理功能，可显着加快AI 处理速度。预先打包，无需安装 Docker 或 WSL （Linux 的 Windows 子系统） - 腾讯的NCNN推理是轻量级的，可以在NVIDIA 、 AMD甚至Apple Silicon上运行 - 与庞大的推理相比，PyTorch 是这样的：仅在 NVIDIA GPU 上运行。
0.9.9 版有免费版本吗？ https://dl.enhancr.app/setup/enhancr-setup-free-0.9.9.exe
为确保您拥有最新版本的软件和所有必要的依赖项，我们建议从 Patreon 下载安装程序。请注意，此存储库不提供Pro版本的构建和可嵌入 python 环境。
RIFE (NCNN) - megvii-research/ ECCV2022-RIFE - 由 styler00dollar/ VapourSynth-RIFE-NCNN-Vulkan提供支持
RIFE (TensorRT) - megvii-research/ ECCV2022-RIFE - 由 AmusementClub/ vs-mlrt & styler00dollar/ VSGAN-tensorrt-docker提供支持
GMFSS - 联盟 (PyTorch/TensorRT) - 98mxr/ GMFSS_Union - 由 HolyWu/ vs-gmfss_union提供支持
GMFSS - Fortuna (PyTorch/TensorRT) - 98mxr/ GMFSS_Fortuna - 由 HolyWu/ vs-gmfss_fortuna提供支持
CAIN (NCNN) - myungsub/ CAIN - 由 mafiosnik/ vsynth-cain-NCNN-vulkan提供支持（未发布）
CAIN (DirectML) - myungsub/ CAIN - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
CAIN (TensorRT) - myungsub/ CAIN - 由 HubertSotnowski/ cain-TensorRT提供支持
ShuffleCUGAN (NCNN) - styler00dollar/ VSGAN-tensorrt-docker - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
ShuffleCUGAN (TensorRT) - styler00dollar/ VSGAN-tensorrt-docker - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
RealESRGAN (NCNN) - xinntao/ Real-ESRGAN - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
RealESRGAN (DirectML) - xinntao/ Real-ESRGAN - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
RealESRGAN (TensorRT) - xinntao/ Real-ESRGAN - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
RealCUGAN (TensorRT) - bilibili/ ailab/Real-CUGAN - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
SwinIR (TensorRT) - JingyunLiang/ SwinIR - 由 mafiosnik777/ SwinIR-TensorRT提供支持（未发布）
DPIR (DirectML) - cszn/ DPIR - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
DPIR (TensorRT) - cszn/ DPIR - 由 AmusementClub/ vs-mlrt提供支持
SCUNet (TensorRT) - cszn/ SCUNet - 由 mafiosnik777/ SCUNet-TensorRT提供支持（未发布）
旁注：从 TensorRT 8.6 开始，不再支持第二代 Kepler 和 Maxwell（900 系列及以下）。您至少需要一个 Pascal GPU（1000 系列及更高版本）和 CUDA 12.0 + 驱动程序版本 >= 525.xx 才能使用 TensorRT 运行推理。
GUI 在创建时考虑到了跨平台兼容性，并且与两种操作系统兼容。目前我们的主要重点是确保为 Windows 用户提供稳定且功能齐全的解决方案，但 1.0 更新将提供对 Linux 和 macOS 的支持。
还计划支持 Apple Silicon，但我目前只有一台 Intel Macbook Pro 可供测试我将在 Amazon AWS 上获取一个 Apple Silicon 实例来实现这一点，及时发布 1.0 版本。
输入尺寸：1920x1080 @ 2x
| RTX 2060S 1 | RTX 3070 2 | RTX A4000 3 | RTX 3090 钛4 | RTX 4090 5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| RIFE / rife-v4.6 (NCNN) | 53.78 帧/秒 | 64.08 帧/秒 | 80.56 帧/秒 | 86.24 帧/秒 | 136.13 帧/秒 |
| RIFE / rife-v4.6 (TensorRT) | 70.34 帧/秒 | 94.63 帧/秒 | 86.47 帧/秒 | 122.68 帧/秒 | 170.91 帧/秒 |
| CAIN / cvp-v6 (NCNN) | 9.42 帧/秒 | 10.56 帧/秒 | 13.42 帧/秒 | 17.36 帧/秒 | 44.87 帧/秒 |
| CAIN / cvp-v6 (TensorRT) | 45.41 帧/秒 | 63.84 帧/秒 | 81.23 帧/秒 | 112.87 帧/秒 | 183.46 帧/秒 |
| GMFSS / 上 (PyTorch) | - | - | 4.32 帧/秒 | - | 16.35 帧/秒 |
| GMFSS / 联盟 (PyTorch) | - | - | 3.68 帧/秒 | - | 13.93 帧/秒 |
| GMFSS / 联盟 (TensorRT) | - | - | 6.79 帧/秒 | - | - |
| RealESRGAN / Animevideov3 (TensorRT) | 7.64 帧/秒 | 9.10 帧/秒 | 8.49 帧/秒 | 18.66 帧/秒 | 38.67 帧/秒 |
| RealCUGAN (TensorRT) | - | - | 5.96 帧/秒 | - | - |
| SwinIR (PyTorch) | - | - | 0.43 帧/秒 | - | - |
| DPIR / 降噪 (TensorRT) | 4.38 帧/秒 | 6.45 帧/秒 | 5.39 帧/秒 | 11.64 帧/秒 | 27.41 帧/秒 |
1 Ryzen 5 3600X - 耕升 RTX 2060 Super @ 库存
2 Ryzen 7 3800X - 技嘉 RTX 3070 Eagle OC @ 库存
3锐龙 5 3600X - PNY RTX A4000 @ 库存
4 i9 12900KF - 华硕 RTX 3090 Ti Strix OC @ ~2220MHz
5 Ryzen 9 5950X - 华硕 RTX 4090 Strix OC - @ ~3100MHz 曲线可实现最大性能
此部分已移至 wiki：https://github.com/mafiosnik777/enhancr/wiki
查看它以了解有关充分利用增强器或如何解决各种问题的更多信息。
TensorRT 是针对 NVIDIA GPU 的高度优化的 AI 推理运行时。它使用基准测试来找到适用于您的特定 GPU 的最佳内核，并且还有一个额外的步骤来在您要运行 AI 的机器上构建引擎。然而，最终的性能通常也比任何 PyTorch 或 NCNN 实现要好得多。
NCNN是针对移动平台优化的高性能神经网络推理计算框架。 NCNN 没有任何第三方依赖项。它是跨平台的，并且在大多数主要平台上运行速度比所有已知的开源框架都要快。它支持 NVIDIA、AMD、Intel Graphics 甚至 Apple Silicon。 NCNN目前在腾讯的很多应用中都有使用，比如QQ、QQ空间、微信、皮图等。
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感谢 HubertSontowski 和 styler00dollar 帮助实施 CAIN。
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