mieki256's diary

XnView (Classic) 2.51.2 を使って、512x512 の画像を拡大しつつ全画面表示すると、表示画質が荒れるというか、ボケるというか、とにかく見た目があまりよろしくないことに気づいた。

設定を眺めてみたけど、拡大表示する際のアルゴリズムを選んだりはできないようだなと…。

一応、設定ダイアログ → 表示 → 「表示」タブの中に、「高画質ズーム(低速)」という項目があって、「縮小」「拡大」「アニメーションGIFに適用」のそれぞれにチェックを入れられるようではあった。この「拡大」にチェックを入れると、拡大表示をする際も多少はマシな見た目になる模様。ただ、それでもイマイチ…。

仕方ないので、同じ設定画面の中の、「シャープ化を使用」にチェックを入れて有効化してみた。値は35。

ところで、XnView は拡大縮小表示時のアルゴリズムを選べないけれど、XnViewMP 1.4.3 なら色々なアルゴリズムを選べるように見えた。設定ダイアログ → 表示 → 「表示」タブの中に、「高ズーム画質」という項目があって、「Spline36」「Lanczos 3」「Lanczos 4」等々が選べる。

_Lanczos（ランチョス法）【ついでにSpline36】 | Rain or Shine
_リサイズ設定 - Nilposoft
_AviUtl使用フィルタ紹介（リサイズ系） ちりとまとチャンネル

XnViewMP のほうが、見た感じでは良さそうな表示をしてくれるような気がする…。今まで XnView をちょくちょく使ってたけど、XnViewMP への移行を意識したほうがいいのかもしれない。

まあ、両方インストールしておいて、XnViewMP では機能が足りないなと思った時だけ、XnView を使えば済むかな…。

pandoc hoge.md -f gfm -t html5 -s --self-contained -c github.css -o hoge.html

コレって、画像が別ファイルとして必要になっているけれど、css内に画像を含めておくことはできないのだろうか。

ググってみたら、Data URI scheme という技があるらしい。画像をbase64に変換して、"data:image/png;base64,..." と記述することで内包できるのだとか。

_表示速度改善　Data URIスキーム | 前編 仕組みとメリット
_Data URLスキームとは何なのか？便利な理由と扱うときの注意点 | PisukeCode - Web開発まとめ
_CSSのbackgroundに画像を直接埋め込む方法 | HTML・CSS・JavaScriptのテクニック集 | Webサイト制作支援 | ShanaBrian Website
_Data URI scheme - Wikipedia

画像をbase64に変換する作業は、以下のページを使わせてもらった。ありがたや。

_画像をData URI schemeでテキストに変換するツール - PEKO STEP

つまり、前述の github.css の中で、以下のように記述すれば画像ファイルを別途用意しなくて済む、ということになるのだろうか。

h1:hover a.anchor,
h2:hover a.anchor,
h3:hover a.anchor,
h4:hover a.anchor,
h5:hover a.anchor,
h6:hover a.anchor {
    /* background: url("para.png") no-repeat 10px center; */
    background: url("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABAAAAAQCAYAAAAf8/9hAAAAZ0lEQVQ4T2NkoBAwUqifAZsBgkBDZwJxKBbDK4Bincji2AzYDVTggqQIpAYkdg+I09ENRTdACajgLpoi+hoAspwiL4AMAHljFRAbQ71CkheQvZ8GjY1RAxjAqZXohETVQCQqn1GcGwEpnyMREv2DmQAAAABJRU5ErkJggg==") no-repeat 10px center;
    text-decoration: none;
}

hr {
    /* background: transparent url("dirty-shade.png") repeat-x 0 0; */
    background: transparent url("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAYAAAAECAYAAACtBE5DAAAAIklEQVQIW2NkQAXGMC4jkjhcECh2FiaBIghSDJLAEARJAABzRgM4pXO10AAAAABJRU5ErkJggg==") repeat-x 0 0;
    border: 0 none;
    color: #cccccc;
    height: 4px;
    padding: 0;
}

試してみたところ、hrタグの見た目はたしかに変わったけれど…。h1 や h2 タグの周辺は、どう記述すればいいのか…。

NiceScaler というツールがあるらしい。AIで学習した結果に基づいて拡大処理をしてくれる模様。

_GitHub - Djdefrag/NiceScaler: NiceScaler - image/video deeplearning upscaler (OpenCV)
_NiceScaler のダウンロードと使い方 - ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト
_AIで写真を一番きれいに拡大するのはどれ？「NiceScaler」「Real-ESRGAN」「Upscayl」 - パソコン鳥のブログ
_画像や動画をAIが高画質にしてくれるソフト 『NiceScaler』 | PCあれこれ探索
_画質を落とさずに、拡大！AI画像加工ソフト「NiceScaler」 |

2倍に拡大した結果は、かなりイイ感じに見えた。写真画像の拡大には向いているという話を見かけたけれど、たしかにヨサゲ。ちなみに、512x512 を、2倍の 1024x1024 にした場合、以下の処理時間になった。

• ESPCN と FSRCNN は2秒ほどで処理が終わった。
• LapSRN は3秒。
• EDSRはめっちゃ時間がかかって、127秒。

アルゴリズムは色々選べるけれど、各アルゴリズムがどういうものなのかは、以下のページが参考になった。

_【Intern CV Report】超解像の歴史探訪 -2016年編- - Sansan Tech Blog
_コンピュータビジョンの最新論文調査 Single Image Super-Resolution 前編 | BLOG - DeNA Engineering

上記の記事によると…。

• ESPCN と FSRCNN は、SRCNN というアルゴリズムをそれぞれ別のやり方で高速化したアルゴリズム。
• EDSR は、ESPCN や FSRCNN で得られた知見から SRResNet が作られて、その SRResNet よりも高精細さを追求したアルゴリズム。

LapSRN についてはどういうアルゴリズムなのか分らなかった。

Upscayl というツールもあるらしい。これも、AIで学習した結果に基づいて拡大処理をしてくれる。

_GitHub - upscayl/upscayl: Upscayl - Free and Open Source AI Image Upscaler for Linux, MacOS and Windows built with Linux-First philosophy.
_Upscayl のダウンロードと使い方 - ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト
_無料で簡単にAIで低画質な画像を高画質に4倍アップコンバートできる「Upscayl」を使ってみた - GIGAZINE
_AIでディテールを保ったまま画像を拡大する無償ツール「Upscayl」がv2.0.0に - 窓の杜
_AI…とりあえず高画質化ツールを入れてみた、という話 - FURYU Tech Blog - フリュー株式会社

こちらは、4倍に拡大することしかできないらしい。試してみたところ、こちらも数秒で結果を生成してくれた。

Real-ESRGAN はアニメっぽくのっぺりした結果になった。人物の肌などはつるんとしていて、奇麗な見た目ではあるのだけど…。Remacri はシャープさが増したけれど、画像の明るさ？ 色？ が大きく変化した。

Stable Diffusion web UIのExtrasでも拡大処理ができるので試用してみた。

Upscaler 1 と Upscaler 2 の2つを重ね掛けすることができるらしい。パラメータは以下。

• Upscaler 2 visibility
• GFPGAN visibility
• CodeFormer visibility
• CodeFormer weight : 0なら最大効果、1なら最小効果。

アルゴリズムは以下が選べる。

• Lanczos
• Nearest
• ESRFAN_4x
• LDSR
• R-ESRGAN 4x+
• R-ESRGAN 4x+Anime6B
• ScuNET GAN
• ScuNET PSNR
• SwinIR_4x

とりあえず SwinIR_4x を使ってみた。パラメータは全部0。2倍拡大でも精細さは NiceScaler の処理結果より高いように感じた。ただ、肌はアニメっぽくのっぺりしてしまう…。いやまあ、美肌云々を求めてるならこれでいいのだろうけど…。

アルゴリズムによる結果の違いは、以下が参考になりそう。

_Stable DiffusionのUpscalerの各メソッド比較｜Nobu｜note

精細な画像が欲しいなら、Stable Diffusion web UI の SwinIR を使ったほうがいいかな…。ただ、元画像に近いのは、NiceScaler のような気もする…。SwinIR はアニメ調というか…。