NNSuperResolution是一种基于深度学习的图像超分辨率重建技术。它能够将低分辨率图像通过学习高分辨率图像的相关特征，实现对图像的超分辨率重建，从而提高图像的质量和细节，使其更加清晰、自然。NNSuperResolution利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来进行图像重建，包括基于单幅图像的超分辨率重建、基于多幅图像的超分辨率重建等多种方法。该技术在图像处理、计算机视觉、医学影像等领域都有广泛应用，可以帮助提高图像分辨率、改善图像质量，具有很高的应用价值。

NNSuperResolution 的功能

  • 高档 2 倍或 4 倍。
  • 用于放大图像序列的序列模式，如拍摄的源板、最终合成、CG 渲染等。
  • 用于放大照片和其他静态材料（如 DMP 补丁、纹理等）的静态模式。
  • 处理输入图像的所有 RGB 通道（支持多层，即您可以使用 Nuke 的原生多通道/层系统同时通过插件提供多个层）。
  • 序列模式下的 CG 高档解决方案，能够升级 RGBA 图像（即 3D 渲染）。
  • 高动态范围升级。
  • 本机过扫描处理（即它处理比图像帧/格式更大的边界框）。请注意，边界框不能在序列模式下设置动画，即它不能因帧而异。
  • GPU 使用 NVIDIA 的 CUDA 加速（需要 NVIDIA 显卡）。
  • 多个推理/图像补丁的内部拼接（能够在 GPU 上没有那么多可用 VRAM 的情况下升级高分辨率图像）。
  • 在 Linux 上支持 Nuke 11.3 及更高版本。
  • 在 Windows 上支持 Nuke 12.0 及更高版本。

进行放大的算法基于现代神经网络技术（通常也称为深度学习、机器学习或人工智能）。有两种模式可用，它们使用不同的网络解决方案在静止图像或序列上获得最佳效果。虽然静止模式会产生更清晰的结果，但它可能会在某些移动材料上出现断断续续/闪烁。序列模式专注于使结果尽可能清晰和详细，同时专注于确保结果在时间上稳定。

版本记录

NNSuperResolution 3.3.0 (x64) for Nuke

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