pure power curve_hydra power怎么用_power beep(16)

第六個下拉式選單，if any(more) scaling needs to be done -- upscaling algo，同NNEDI3，翻倍或二次翻倍後的升頻算法，選擇"let madVR decide"時，luma doubling選擇NGU- low~high，會使用Bicubic60+AR；luma doubling選擇NGU-very high，會使用Jinc+AR。也可以直接指定想用的算法。

第七個下拉式選單，if any(more) scaling needs to be done -- downscaling algo，同NNEDI3，翻倍或二次翻倍後的降頻算法，選擇"let madVR decide"時，Luma選擇NGU- low~high，會使用Bicubic150+AR；Luma選擇NGU-very high，會使用SSIM1D100+AR。也可以直接指定要用的算法。

跟NNEDI3一樣，指定好Luma 的強度後其他選項交給"let madVR decide"會幫你解決很多煩惱

對於各種演算法的選擇，實際上還是要依顯卡等級，各種不同的片源及對各種演算法的主觀感受去調整，找出能夠順暢播放而且自己看了也喜歡的組合，強烈建議設置profile，可以編寫切換邏輯或設置熱鍵方便快速切換，這方面需要經過一定時間的測試才能找出最適合自己電腦的設定。

另外要如何判斷顯卡負荷不負荷的了此種演算法呢？第一個當然是看畫面會不會很頓，再來看看GPU使用率是否高達9X%快破表，再來也可以在播放時按Ctrl+J叫出OSD，看看有沒有掉幀(dropped frames)，render queue是否一直很低，rendering time是否超過movie frame interval，如果都沒有那就恭喜啦，可以放心看片！

現在我們來談談NNEDI3，NNEDI3這個演算法原本是在轉檔編碼時用來升頻及去交錯等等處理的演算法，因為其消耗資源過大，速度不夠快到可以拿來做實時演算(real-time)，因此一直沒被拿來用在影片播放時使用的升頻演算。直到Doom9上有高手重新編寫了這個演算法的OpenCL版本，madshi將之修改之後加入到madVR之中實現了此演算法的實時演算，即使如此，這個演算法消耗的顯卡資源仍然相當驚人，但它帶來的升頻效果也是同樣驚人，可以打趴一堆高階藍光機和高階電視號稱的4K影像升頻，絕不誇張。

我們可以看到madshi自己對這個演算法的說明和範例圖片：

基本上除了2^N倍的限制之外，這個演算法升頻出來的影像，銳利度和雜訊抑制程度相比Jinc+AR，都有著可說是跳躍性的進步，它有讓影片看起來不像是升頻上來的影片的實力，但是這個演算法也並非完美，它在某些場合中可能會出現一些莫名其妙的artifacts(原因似乎是因為它"太聰明")，madshi的範例裡就有這個現象，這些是在使用Jinc時不會出現的，提高運算強度的話可以減低這些artifacts的出現，但消耗的效能也是倍數成長。

這邊也提供一個簡單測試比較：

原始解析度640*360 (點圖放大)

目標解析度1440*810 (點圖放大) NNEDI3 64

目標解析度1440*810 (點圖放大) Jinc+AR

How amazing!! right?

不過其實Jinc+AR比較"忠於原味"，NNEDI3則把鋸齒狀線條都拉成直的還不失銳利度，整體觀感會比較討喜，當然這只是一個小例子，真要比較必須要用大量的影片來比較才會比較中肯，各位可自行實驗。目前測試的結果來說，NNEDI3對於低解析影片，多反差線條(遊戲或動畫的影片)，鋸齒邊緣明顯的改善最為明顯且巨大，對於真人影片比較沒那麼神奇的效果，雖然仍就有非常優異的表現，但跟Jinc+AR的差別就沒上面那個例子那麼大了。所以由此可見，影片的內容也是選擇演算法的重要因素。

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