Okay, das ist schon hoch komprimiertes HD Material, viel wird man da nicht mehr machen können in Bezug auf nachschärfen.
mehr als
macht mit konventioneller Filterung vermutlich keinen Sinn.
Machine learning basierte filter mit Modellen von z.B. https://openmodeldb.info/ werden auch vermutlich nicht wirklich mehr machen. (FeMaSR wird vermutlich hier und da noch was mehr bringen)
Um da Details zu erfinden, müsste man vermutlich einem diffusionsbasierten Resizer wie SeedVR2 verwenden. (kann man über z.B. CompyUI machen)
Was aber entweder extreme Hardwareanforderungen hat oder halt wirklich langsam wird.
Cu Selur
mehr als
# contrast sharpening using CAS
clip = core.cas.CAS(clip, sharpness=0.700)
# sharpening using DetailSharpen
clip = sharpen.DetailSharpen(clip) # hier kann man die Stärke noch hochschrauben,....
# resizing using NNEDI3CL
# current: 1920x1080 target: 3840x2160
clip = edi_rpow2.nnedi3cl_rpow2(clip, rfactor=2, nsize=3, nns=4) # 3840x2160Machine learning basierte filter mit Modellen von z.B. https://openmodeldb.info/ werden auch vermutlich nicht wirklich mehr machen. (FeMaSR wird vermutlich hier und da noch was mehr bringen)
Um da Details zu erfinden, müsste man vermutlich einem diffusionsbasierten Resizer wie SeedVR2 verwenden. (kann man über z.B. CompyUI machen)
Was aber entweder extreme Hardwareanforderungen hat oder halt wirklich langsam wird.
Cu Selur
----
Dev versions are in the 'experimental'-folder of my GoogleDrive, which is linked on the download page.
Dev versions are in the 'experimental'-folder of my GoogleDrive, which is linked on the download page.