Windows和iOS平台的两个waifu2x项目的超分辨率速度

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具体是这两个项目：

测量把18张1000x1000的图片超分辨率到2000x2000所耗的时间

GPU 软件 模型 API 耗时
i5-10210U UHD630 (Yoga Duet) waifu2x-ncnn-vulkan models-upconv_7_photo NCNN 110s
M1 (iPad Pro) waifu2x-ios SRCNN照片 Core ML 4.5s

win板风扇狂转花了110秒处理完，iPad Pro只花了几秒甚至感受不到热量。。。

不得不感叹苹果的软硬结合能力实在是太夸张了 :joy:

更新：发现waifu2x-ios还有一种MPSCNN的加速API可以选，又找了6张尺寸各异的图测试（具体尺寸可以在截图中看到）

GPU 软件 模型 API 耗时
i5-10210U UHD630 (Yoga Duet) waifu2x-ncnn-vulkan models-upconv_7_photo NCNN 297s
M1 (iPad Pro) waifu2x-ios SRCNN照片 MPSCNN 35s
M1 (iPad Pro) waifu2x-ios SRCNN照片 Core ML 6s
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模型不一样，感觉有水分。

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找不到可以同时覆盖桌面和iOS的项目。。。

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你试下这个，在 win 上可能快点： AaronFeng753/Waifu2x-Extension-GUI

哎，算了，引擎一样，应该快不了。Wintel 和 AMD 的神经网络处理就是逊，不如 Apple，这是现实，没有可洗的。

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这个只是给若干个支持win的引擎打包了GUI
waifu2x-ncnn-vulkun算是被打包的几个引擎中比较快的了

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输出质量有差异么。

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画质目前是realsr领先于其他的超分辨率引擎，其他的超分辨率引擎领先于lanczos插值

差异应该是有的，但都在这个“其他”的范围内

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ncnn是跨平台的啊，竟然没有同模型的对比，只能说明苹果平台水深火热，搓个应用分享给别人太麻烦。

iPad的CPU当然对dl有优化，用win半比…还用比这个？随便打个3d游戏就知道图形性能差了。图形性能差=无法用gpu有效加速=深度学习框架运行时间长。

另外iPad也可能用了在线加速服务，断网试试

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更新了一些局部的画质对比，感觉色彩稍微有一点点差别，细节很接近