waifu2x(3)

系统需求
操作系统：Windows Vista或更新的64位系统（没有32位的EXE文件）；
内存：1GB以上的可用内存（根据模型和图像大小有差异）；
图形处理器（GPU）：计算能力（Compute Capability）3.0以上的NVIDIA GPU（使用CPU转换时毋须此项，但转换效率极低
，不建议采用，GitHub上有适用于AMD GPU的OpenCL版及Vulkan版、适用于MacOS和ios的waifu2x-metal）；
程序框架：需要安装Microsoft Visual C 2015 Redistributable Update 3（x64版）。
iOS&macOS版本已全面是适配Mac Catalyst用户界面的版本现在已经可以在水果全家桶上使用已经优化的waifu2x版本，

功能

单机版相较网页版功能和设置更加详尽。
批量处理（理论上可用于处理视频，但转换速度很慢，需要将视频遂帧变为图片格式处理）
多种图像格式的输入和输出，有损图像格式的输出质量和图像的色彩深度；
没有了对于源文件大小的限制（如果显卡显存够大，一些条件好的图片拉成8K以上都是可以的，本身条件不好的图拉的太大效果会稍差，线条看起来会发虚）；
提供了一个自动降噪和放大的模式，只在源文件为JPEG时去除噪点；
降噪等级目前只有0、1、2、3四个等级；
任意的放大倍率，还可仅针对放大后的尺寸进行设定； 注意waifu2x-caffe的任意放大率是通过在放大后缩小图像来实现的[2]
；
提供了多个放大模型可供选择 最适合转换的模型根据输入的图像内容而有所差别，故在实际使用中可以多多尝试：
2D插图系 Y模型：仅对图像的亮度（YCbCr色彩空间中的Y成分）进行转换的模型；
RGB模型（ver 1.0.5）：对图像的RGB均进行转换的模型，适用于2D插图；
UpRGB模型（ver 1.1.4）：较RGB模型高速且有着同等以上转换效果的模型，对GPU的VRAM需求较RGB模型大；
UpResNet10模型（ver 1.1.9）：从waifu2x-chainer移植而来的模型，较UpRGB模型有着更高的转换品质但对硬件需求更高，根据分割尺寸大小输出结果可能有变化；