《哆啦A梦》系列补全计划

本合集包括：大山版水田版视频、大山版水田版高清修复视频，哆啦A梦漫画

以下是资源来源

哆啦A梦 大山版视频合集：哆啦A梦 朝日电视台大山版(1979)国语[DVDRIP][960x736][TV1400][x264_m4a][8bit]

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下载种子地址：magnet:?xt=urn:btih:UQYDNANZ5WQLKHYG2QK6ILY6Y2A7XC46&dn=&tr=http%3A%2F%2F104.238.198.186%3A8000%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F104.238.198.186%3A8000%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker3.itzmx.com%3A6961%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker4.itzmx.com%3A2710%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.publicbt.com%3A80%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.prq.to%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Fopen.acgtracker.com%3A1096%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ft-115.rhcloud.com%2Fonly_for_ylbud&tr=http%3A%2F%2Ftracker1.itzmx.com%3A8080%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker2.itzmx.com%3A6961%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker1.itzmx.com%3A8080%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker2.itzmx.com%3A6961%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker3.itzmx.com%3A6961%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker4.itzmx.com%3A2710%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.ktxp.com%3A6868%2Fannounce

下了222多个小时，终于下完了。

我想整合所有的视频，然后进行画质修复，但是现在工作暂停，因为显卡太贵了，买不起。

目前市面上可见的都是AV画质的，回忆童年还可以，收藏的话就不行了。

所有要进行画质提升，但是我没有源文件，只能通过软件的方式进行画质AI修复。

修复的要求为1080P（最好是2K或者4K）+60帧。修复以质量为主，速度是次要的。

放大引擎使用waifu2x-ncnn-vulkan，中间文件格式可选为选择图片质量最好的tiff，插帧引擎使用dain。

这些引擎提供的模型是通用的，为了获得更好的效果，在此我选择自己训练模型。

我从B站上下载了几个4K的哆啦A梦视频（当然了，是水田版的，而且是最近的）作为训练数据。

测试1

测试视频为1979年4月2日播出的哆啦A梦第一集：梦幻的城市，大雄乐园

视频35.3MB，720x560，25帧，时长

画面放大2倍，帧率提高2倍

耗时1小时46分钟13秒

训练放大模型

先看一下对比效果：

名称	速度	画质
waifu2x-ncnn-vulkan	2	3
waifu2x-converter	1	3
srmd-cuda	2	3
realsr-ncnn-vulkan	1	3

那么就选择速度和画质都比较好的waifu2x-ncnn-vulkan。

但是这个程序是用来调用模型放大的。

训练说明在waifu2x中。

先准备数据

```

将视频导出为PNG图片数据，然后去除不需要的部分（比如黑屏等等）

生成文件列表

```bash
find /path/to/image/dir -name "*.png" > data/image_list.txt

原作者训练的原始数据是6000张无噪声的PNG图片，我这里没有就算了。

转换训练数据

th convert_data.lua

训练一级降噪模型

mkdir models/my_model
th train.lua -model_dir models/my_model -method noise -noise_level 1 -test images/miku_noisy.png
# usage
th waifu2x.lua -model_dir models/my_model -m noise -noise_level 1 -i images/miku_noisy.png -o output.png

可以到models/my_model/noise1_best.png中查看效果

训练二级降噪模型

th train.lua -model_dir models/my_model -method noise -noise_level 2 -test images/miku_noisy.png
# usage
th waifu2x.lua -model_dir models/my_model -m noise -noise_level 2 -i images/miku_noisy.png -o output.png

到models/my_model/noise2_best.png查看效果

训练2倍放大模型

th train.lua -model upconv_7 -model_dir models/my_model -method scale -scale 2 -test images/miku_small.png
# usage
th waifu2x.lua -model_dir models/my_model -m scale -scale 2 -i images/miku_small.png -o output.png

到models/my_model/scale2.0x_best.png查看效果

训练2倍放大和降噪模型

th train.lua -model upconv_7 -model_dir models/my_model -method noise_scale -scale 2 -noise_level 1 -test images/miku_small.png
# usage
th waifu2x.lua -model_dir models/my_model -m noise_scale -scale 2 -noise_level 1 -i images/miku_small.png -o output.png

到models/my_model/noise_scale2.0x_best.png查看效果。

训练插帧模型

dain 速度3 质量2
cain 速度3 质量2
dain 速度1 质量3

待补

HDR版

• 参考

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