超分模型说明
提示
超分功能需购买专业版 DLC。所有超分模型都在专业版中提供。下表标注 Beta 的模型仅在 Steam 公测分支可用。
推荐指数按当前产品定位给出（★★★★★ 为当前主推）。一倍修复类模型详见画质恢复模型说明。
算法一览
| 算法 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | A 卡 |
|---|---|---|---|---|
| realCUGAN | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | × |
| ncnnCugan | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | √ |
| realESR | 专业 | 实拍 | ★★★★☆ | × |
| ncnnRealESR | 专业 | 实拍 | ★★★☆☆ | √ |
| Anime4K | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | √ |
| AnimeSR | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | × |
| waifu2x | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | √ |
| waifuCuda | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | × |
| RTXSR | 专业 | 实拍 | ★★★☆☆ | × |
| TensorRT（ONNX） | 专业 | 动漫 实拍 | ★★★★★ | × |
| Compact | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★☆☆ | × |
| SPAN | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★☆☆ | × |
提示
SVFI 对素材的划分：
动漫主要由平面图层构成，图层交界清晰。如手绘 2D、多数三渲二。3D 背景 + 2D 人物也是动漫类型。
实拍是单镜头真实世界或 CG，肉眼分不出图层交界。如真人电影、3D CG、3D 游戏。
特别地，我们认为3D/3G背景+2D人物制作的动画为动漫素材类别。
realCUGAN / ncnnCugan
动漫专用，效果很好。 up2x / 3x / 4x 为倍率；pro 为增强版，见官方介绍。conservative 保守，no-denoise 不降噪，denoise_N 降噪强度。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| realCUGAN 全套 pth | 专业 | 动漫 | ★★★★★ | 动漫超分主力 | 仅 CUDA |
| ncnnCugan 对应套件 | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | A / I / N 卡通用 | 略慢于 CUDA 同款 |
realESR / ncnnRealESR
3D 动漫也能用，整体更偏动漫。 RealESRGAN 偏脑补、更锐更艳；RealESRNet 偏涂抹、保原色。带 anime 的模型速度更快；anime 为官方模型。RealESR_RFDN 速度快，适合动漫素材。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| RealESRGAN_x2plus / x4plus 及 anime 变体 | 专业 | 实拍 | ★★★★☆ | 清晰艳丽 | 容易过锐 |
| RealESRNet_x4plus | 专业 | 实拍 | ★★★☆☆ | 保色、涂抹向 | 细节少 |
| RealESR_RFDN_x2plus_anime110k | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | 快 | 倍率固定 2× |
| RealESR_x2_anime_APISR_RRDB_GAN | 专业 Beta | 动漫 | ★★★☆☆ | APISR 动漫向 | 仅在公测 Beta 版本中提供 |
| ncnn：animevideov3 x2/x3/x4、x4plus、x4plus-anime | 专业 | 实拍 | ★★★☆☆ | 跨厂商 | 质量略逊 CUDA |
| ncnn：AnimeJaNai / AniScale / LSDIR / nomo8ksc | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★★☆ | Beta 额外 ncnn 模型 | 仅在公测 Beta 版本中提供 |
realesr-animevideov3：较保守的动漫视频超分，快、质量稳，不建议开 TTA。
AnimeSR
AnimeSR 由 Tencent ARC Lab 开发，仅提供 AnimeSR_v2_x4 一个四倍放大模型，整体比 CUGAN 更保守。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| AnimeSR_v2_x4 | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | Tencent ARC，比 CUGAN 保守 | 只有 4× |
Anime4K
Anime4K 是超高速、偏保守的实时动漫超分算法，共有 6 种预设：Anime4K_Upscale_x2_A/B/C/D 为二倍放大（默认使用 A），另有 x3 和 x4 版本。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| Anime4K_Upscale_x2 A/B/C/D、x3、x4 | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | 极快、实时向、保守 | 细节上限低 |
自定义 Anime4K
安装目录 models\sr\Anime4K\models 下的 .json 为滤镜链。以 Anime4K_Upscale_x2_A.json 为例：
{
"shaders": [
{ "path": "Restore/Anime4K_Clamp_Highlights.glsl", "args": [] },
{ "path": "Restore/Anime4K_Restore_CNN_VL.glsl", "args": [] },
{ "path": "Upscale/Anime4K_Upscale_CNN_x2_VL.glsl", "args": ["upscale"] }
]
}- 1× 恢复类（Clamp / Restore）的
args留空 - 2× 放大类填
upscale Anime4K_AutoDownscalePre_x2.glsl一类填downscale- 列表顺序即调用顺序，可自行组合或新建 json
waifu2x
waifu2x 是经典的保守型超分算法：cunet 和 anime 主要用于动漫，photo 可用于实拍素材。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| waifu2x cunet / anime / photo | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | 经典保守；photo 可走实拍 | 一代算法 |
waifuCuda
waifuCuda 是 waifu2x 的 CUDA 实现，主要用于动漫素材，速度和观感与 CUGAN 接近。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| waifuCuda nunif-cunet2x | 专业 | 动漫 | ★★★☆☆ | CUDA 实现，观感接近 CUGAN | 仅 CUDA |
RTXSR
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| rtxsr_q1～q4 | 专业 | 实拍 | ★★★★☆ | NVIDIA 渲染器超分，档位 1–4 | 需 NVIDIA 硬件编码路径 |
Compact / SPAN
Compact 和 SPAN 仅在专业版的公测 Beta 版本中可用。使用前需要在 Steam 设置 → 测试版中选择公测分支。Compact 上常见 AnimeJaNai、AniScale；SPAN 上常见 Nomos 等。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| AnimeJaNai HD V3 Compact / Ultra / SuperUltra | 专业 Beta | 动漫 | ★★★★☆ | 快；速度 SuperUltra > Ultra > Compact | 景深识别弱，易锐化背景 |
| AnimeJaNai V2 三档 | 专业 Beta | 动漫 | ★★★☆☆ | 上一代 JaNai | 不如 V3 |
| 2x-AniScale-compact / AniScale2S | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★★☆ | 细节保留好、涂抹低、锐化低 | 偏慢、显存仍要预留 |
| SPAN Nomos / ClearReality / PurePhoto | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★☆☆ | 实拍/通用来源多 | SVFI 只能载入 nf=48 |
AnimeJaNai 适用于 3D 动漫，也可处理部分实拍素材，但更适合动漫。它可以看作是偏轻量的 CUGAN 类模型，景深识别较弱，容易把背景锐化；速度通常为 SuperUltra > Ultra > Compact。
TensorRT（ONNX）
N 卡加速。qa_fte 会打上 实拍 仅涡轮，只在涡轮路径使用。
| 模型 | 版本 | 模型标签 | 推荐 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| CUGAN 系列 onnx | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | 同款 CUGAN 的 TensorRT 加速 | 首次编译久 |
| qa_fte v0/v1（1× / 2× / 4×） | 专业 | 实拍 仅涡轮 | ★★★★★ | 实拍效果好 | 必须涡轮 |
| realesr-animevideov3-4x、RealESRGANv2-animevideo xsx2/xsx4 | 专业 | 动漫 | ★★★★☆ | 轻量动漫视频 | 倍率固定 |
| AnimeJaNai / AniScale / AniSD / Adore / Fallin / waifu2x cunet 等 | 专业 Beta | 动漫 实拍 | ★★★★☆ | Beta 额外 onnx 模型 | 仅在公测 Beta 版本中提供；部分文件名带 test_only |
注意
TRT 要预编译：第一次不要把线程数开到大于 1。
失败可重试五六次，仍失败请联系开发。
理论上与非 TRT 同款接近，个别镜头有差别。
超分模型视觉对比
自行添加 OpenModelDB 上的超分模型
SVFI 可加载符合要求的模型文件。OpenModelDB 中的 Compact、SPAN、ATD、ONNX（TensorRT）结构与 SVFI 兼容。
示例：新增 Compact
- 搜索 Aniscale，可见 AniScale-2-Compact
- 进入第一代 Aniscale，看右侧 Size：
64nf为特征数（通道），16nc为卷积数（深度）
- Compact 载入规则：
- 名称带
super ultra（AnimeJaNai）：nf=24，nc=8 - 名称带
ultra：nf=64，nc=8 - 默认
nf=64，nc=16
- 名称带
- Aniscale-2-Compact 网页若无结构说明，按默认
nf=64，nc=16，pth 放到SVFI\models\sr\Compact\models（没有就新建）
SPAN 同理，目前只能载入 nf=48，其它结构不支持。
示例：新增 TensorRT 模型
也可添加如 AnimeJaNai 一类 onnx。要求：
- 单输入、单输出，维度均为
[dynamic, 3, dynamic, dynamic] - 输入名
input，输出名output - 放到
SVFI\models\sr\TensorRT\models
模型编译说明
编译后会生成 .engine，如 realesrgan_2x.onnx.540x960_workspace128_fp16_io32_device0_8601.engine 表示切割大小 540×960。不同切割大小速度差很大，尽量不要开切割。
其他规则
- ESRGAN 默认只支持
nf=64，nb=23；名称含anime时nb按 6 识别
术语
- nf → number of features
- nc → number of convs
- nb → number of blocks