画像を綺麗に拡大できるフリーソフト「waifu2x-caffe」

waifu2x-caffe PC

どうも、室井(@muroiwataru)です。

先日は、小さな画像を綺麗に拡大できるWebサービス「waifu2x-multi」を紹介しました。

waifu2x-multi
小さな画像を使うとき、どうやって引きのばしていますか? どうも、室井(@muroiwataru)です。 今回は、小さな画像を綺麗に拡大できるWebサービス「waifu2…

「waifu2x」には様々な派生サービスやソフトがあります。
今回紹介するのは「waifu2x-caffe (for Windows)」です。

「waifu2x-caffe (for Windows)」とは

「waifu2x-caffe (for Windows)」は「waifu2x」の変換機能をローカル環境で使えるようにWindows用にビルドしたフリーソフトです。
画像のアップロードとダウンロードを省けるので時間を節約できます。

また、NVIDIA製GPUを積んでいる場合はそれを利用して処理速度を向上させることができます。

要求環境

  • OS : Windows Vista以降 64bit
  • メモリ : 空きメモリ1GB以上
  • GPU : Compute Capability 2.0 以上のNVIDIA製GPU(CPUで変換する場合は不要)
  • Visual C++ 2013 再頒布可能パッケージがインストールされていること

cuDNNで変換する場合

nvidia

cuDNNで変換する場合はCompute Capability 3.0 以上のNVIDIA製GPUが必要です。
GPUのCompute Capabilityのバージョンはこちらのページから確認できます。

CUDA GPUs | NVIDIA Developer

cuDNNはNVIDIA製GPUでのみつかえる高速な機械学習向けのライブラリ。
使用するGPUの種類によっては画像をより高速に変換することが出来る、VRAMの使用量を減らすことが出来るといったメリットがある。

waifu2x-caffeの導入

ダウンロード

Releases · lltcggie/waifu2x-caffe - GitHubにアクセスして、"waifu2x-caffe.zip"をダウンロードします。

waifu2x-caffe.zip

起動

"waifu2x-caffe.zip"を解凍します。

解凍したwaifu2x-caffe"waifu2x-caffe.exe"を起動します。

waifu2x-caffe

使い方

入力パスに変換する画像をドラッグ&ドロップして、画質や処理を設定して実行します。
複数のファイルを一括で処理することも可能です。

ver 1.1.8.1から変換後の幅で拡大サイズを指定できるようになりました。
「waifu2x-multi」には存在しない機能で、非常に便利です。

cuDNNを利用する方法

"cuDNNチェック"を選択すると、Compute Capability 3.0 以上のNVIDIA製GPUを積んでいても下記のようなエラーが出ます。

cuDNN

cuDNNを利用するのに必要なファイルが、ライセンスの関係で同梱されていないからです。
こちらのページからWindows向けバイナリ(v5.1 RC以降)をダウンロードし、 「cudnn64_7.dll」をwaifu2x-caffeのフォルダに配置しましょう。

cuDNNのダウンロードにはNVIDIA Developerへの登録とCUDA Registered Developersへの登録が必要です。
CUDA Registered Developersには簡単な審査があるようなので、手間がかかるかもしれません。

拡大した画像の比較

320×205のチューリップの画像を用意したので、横幅が800pxになるように拡大してみます。

320px

GIMPで拡大

有名な画像編集ソフト「GIMP」で拡大した画像です。
補間方法はキュービックを利用しています。

GIMPで拡大したチューリップ

waifu2x-caffeで拡大

「waifu2x-caffe」でノイズ除去レベルを3、モデルを「写真・アニメ(Photoモデル)」に設定した画像です。

waifu2x-caffeで拡大したチューリップ

waifu2x-caffeで拡大した方は自然な感じに仕上がっていますね。

GTX1080でCUDAを使って変換しましたが、処理時間は0.7秒でした。
高性能なGPUを積んでいればWebサービスを利用するよりも非常に効率的です。

あとがき

GPUを積んでいるなら「waifu2x-multi」よりも作業時間が短縮できますが、CPUでの変換となると余計に時間がかかってしまうかもしれません。
自分のPCスペックを考慮して使い分けるといいでしょう。