超分跟「放大」差在哪

你手上很多片其實是 1080p 甚至 720p，螢幕卻是 2K、4K。播放器一定得把畫面放大，問題只是用什麼方法放大。

傳統縮放是純數學插值：看周圍幾個像素，算個平均填中間。放大兩倍就是每個像素之間都要生一個出來，算得再聰明也只是平滑，線條該糊還是糊。

AI 超分走另一條路：用訓練過的模型去「認」這裡本來應該長怎樣。動畫的硬邊線條、大色塊它都見過，補出來的邊緣比插值接近原意。

一句話：插值是在猜中間值，超分是在猜原本長怎樣。

另外Run Super Resulotion in Your Browser這個網站可以體驗超分圖片差異，可以先用這個體驗看看。

在 mpv-lazy 開啟 AI 超分

好消息是這件事不用改設定檔，右鍵選單裡就有。

• 右鍵 → VF 濾鏡 → UAI_DX12 —— 非 NVIDIA 顯卡選這個，NVIDIA 其實也跑得動。
• 右鍵 → VF 濾鏡 → UAI_RTX —— NVIDIA 顯卡選這個。

特別說明一下，UAI_RTX 點下去會先跳出這個，這個在跑 NVIDIA TensorRT engine 加速，第一次執行會比較久：

之後你會看到影片視窗變大 —— 畫面尺寸變了，就代表超分真的吃到了。

選單那兩項背後是什麼

選單點下去，實際掛上的是 portable_config\vs\ 裡的腳本。UAI 開頭的一共三個：

先解釋那個 engine：TensorRT 會針對你這張卡、這個模型、這個解析度先編譯出一份專用的最佳化檔案。第一次掛上去會卡一段時間在那邊算，之後才順。DML 沒有這道手續，掛上去就跑，代價是同樣的模型會比較吃資源。

所以我建議：NVIDIA 就直接選 UAI_RTX。第一次多等那一下，換來的效率差距對得起這個等待。UAI_DX12 留著當備案 —— 如果 RTX 那邊出問題，先換過去試，就能分辨是模型的問題還是 TensorRT 環境的問題。

（選單上寫的是 UAI_RTX，但檔名跟官方文件裡的函式名都是 UAI_NV_TRT。要查資料的話，用後面這個字才搜得到東西。）

腳本裡只有四行要看

.vpy 開起來是一整頁 Python，但要改的參數全部集中在最上面。以 MIX_UAI_NV_TRT.vpy 為例，出廠是這樣：

H_Pre = 720          # 先把片源壓到這個高度，再餵給模型
Model = "the_database_AnimeJaNaiV2L1_x2_fp16_op17.onnx"
H_Max = 1440         # 輸出高度上限
Gpu_T = 2            # GPU 執行緒數，最多 4

H_Pre 是這裡面最重要的一行，也最容易被忽略。它的作用是先把畫面降到 720p 再進模型，所以不管你放的是 1080p 還是 4K 片源，模型永遠只處理固定大小的畫面，負載才穩得住。跑不動的時候先動這裡，不要先去換模型。

H_Max 記得改成你螢幕的高度。4K 螢幕就寫 2160，出廠的 1440 會讓你的畫面上限卡在 2K。

換 AI 超分模型

Model 那一行填的檔案放在 mpv-lazy\vs-plugins\models\。要更多選擇就去這裡抓：

Release AI模型扩展 · hooke007/dotfiles

.onnx 丟進 models\ 資料夾，Model 改成檔名，存檔重掛就換好了。

我自己試過的三個，講一下心得：

• the_database_AnimeJaNaiV2L1_x2_fp16_op17.onnx —— 出廠預設就是這個。效果好，顏色比較鮮豔。
• the_database_AnimeJaNaiV3L1_HD_x2_fp16_op17.onnx —— 我以前用這個。版號比較新，但畫面不見得更銳，眼睛看起來比較舒服。
• Sirosky_Ani4Kv2_UltraCompact_x2_fp16_op17.onnx —— 看過有人推這個，我試完覺得跟 V2L1 差不多，就沒換了。

所以其實預設那個就很堪用，不用一開始就跳進換模型的坑。這種東西找自己看得舒服的就好，不用比誰比較強。

你這台跑不跑得動？

這是全篇最該先確認的事。官方文件的說法是：大概要 RTX 3070 以上才能實時做 720p 的 x2 超分。

不過我自己實測比這條線樂觀一些：

• RTX 2060 跑 720p x2 沒問題，所以官方那個門檻我覺得訂得偏保守。
• RTX 4070 跑 1080p x2 也沒問題，上限我還沒去試到底在哪。

另外，比較好的 AMD 顯卡也可跑 AI 超分，請使用。

開起來之後按 shift+i，盯掉幀數。只要它開始一路往上跳，就是跑不動 —— 這時候的順序是：先把 H_Pre 降到 540，畫面卡卡的超分不如不開。

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