waifu2x

programa informático

waifu2x es un escalador de imágenes y programa de reducción de ruido diseñado principalmente para su uso en ilustraciones estilo anime, con compatibilidad adicional para uso en fotos e imágenes en general.[1][2]

waifu2x
Información general
Tipo de programa image processing software
Desarrollador nagadomi
Modelo de desarrollo Software libre y de código abierto
Lanzamiento inicial 11 de octubre de 2015
Licencia Licencia MIT
Idiomas inglés (código fuente), multilingüe (applet online)
Información técnica
Programado en Lua
Versiones
Última versión estable v0.13.2 ( 18 de noviembre de 2018)
Enlaces

El concepto de waifu2x fue inspirado en el modelo de Super-Resolución mediante Red Neuronal Convolucional (SRCNN, Super-Resolution Convolutional Neural Network en inglés).[3][4]​ Utiliza Nvidia CUDA para sus cálculos,[5]​ aunque también se han creado implementaciones alternativas que permiten usar OpenCL y Vulkan.[6][7]

El nombre del programa está compuesto por waifu, un término usado en la jerga del anime para referirse a un personaje femenino atractivo, y 2x, que significa un aumento de dos veces.

 


Referencias

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  1. Doriann Marquez (17 de enero de 2019). «Amplía la resolución de tus imágenes con este portal web». TekCrispy. Consultado el 21 de enero de 2019. 
  2. González, Gabriela (29 de diciembre de 2016). «Cómo duplicar el tamaño de cualquier imagen sin que pierda calidad». Genbeta. Consultado el 3 de junio de 2022. 
  3. «GitHub - nagadomi/Waifu2x: Image Super-Resolution for Anime-Style Art». April 2020. 
  4. Dong C, Loy C C, He K, et al. Image super-resolution using deep convolutional networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2016, 38(2): 295-307.
  5. «GitHub - marcan/Cl-waifu2x: OpenCL implementation of waifu2x image upscaling». 25 de marzo de 2020. 
  6. «Waifu2x converter NCNN version, runs fast on intel / Amd / Nvidia GPU with vulkan: Nihui/Waifu2x-NCNN-vulkan». April 2020. 
  7. «Even better image upscaling with Waifu2x». Fedora Magazine. 2 de octubre de 2018. Consultado el 21 de enero de 2019.