video2x
Ein auf maschinellem Lernen basierendes Video-Super-Resolution- und Frame-Interpolation-Framework. Est. Hack the Valley II, 2018.
Verbessern Sie die Videoqualität und Bildraten mit Techniken des maschinellen Lernens.
Aus der README
- Complete rewrite of the Video2X project in C/C++.
- Faster and more efficient architecture.
- Cross-platform support for Windows and Linux.
- Vastly improved output quality.
- New GUI and installer for easy setup on Windows.
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarEin auf maschinellem Lernen basierendes Video-Super-Resolution- und Frame-Interpolation-Framework. Est. Hack the Valley II, 2018.
video2x hat 20.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.8k-mal geforkt. video2x ist hauptsächlich in C++ geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. video2x ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: anime4k, frame-interpolation, machine-learning, neural-networks.
Was ist video2x?
Ein auf maschinellem Lernen basierendes Video-Super-Resolution- und Frame-Interpolation-Framework. Est. Hack the Valley II, 2018.
Ist video2x Open Source?
video2x ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der AGPL-3.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist video2x kostenlos?
Ja. video2x ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten. Die AGPL-3.0-Lizenz ist ein starkes Copyleft: Eine veränderte Version, die Sie weitergeben — auch als Netzwerkdienst —, muss unter derselben Lizenz veröffentlicht werden.
Unter welcher Lizenz steht video2x?
video2x ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist video2x geschrieben?
video2x ist hauptsächlich in C++ geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/k4yt3x-video2x.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.