不小心从记事本中翻找到了账户和密码，今天来诈尸更新一下吧。

Waifu2x让许多动漫图片通过Ai算法来进行超分辨率。Waifu2x，直接从日文翻译就是2倍老婆，肥宅的快乐简单易懂。

如今Bilibili也开始研究这一方面，借助b站庞大的资源，提供给了我们新的解决方案：Real-CUGAN，虽然好用，但是门槛就是你需要一个高端的Nvidia显卡，这可让一众intel、amd没了办法。目前ncnn实现的方案还正在对接，那么有没有一种方案，用浏览器就能解决呢？

导入Colab

谷歌的Chromium在开发者的推动下，在2022年已经可以胜任95% PC的工作，当然超分辨率这些需求就是小意思啦。

Colab是谷歌推出基于jupyter notebook的深度学习环境平台，免费用户可一次使用12个小时的时间进行GPU运算，这对于我们普通用户来说绰绰有余。虽然免费用户的显卡只能用 Tesla K80 、Tesla T4 这些卡，但是对于那剩下99%没有3080以上显卡的用户，这些卡已经比自己电脑强太多了，我们又不是专业开发者。

首先我们需要打开Colab，这里我已经默认打开了位于github仓库的笔记本，我们需要登录谷歌并将其保存至谷歌云盘，方便我们进行修改。

点击以后很快就会在新标签页打开了，我们可以将这个标签页的链接添加收藏夹，方便下次使用，同时这个文件也可以在谷歌云盘Colab Notebooks中找到。

在谷歌云盘中上传待处理图片

因为该Python程序是挂载谷歌云盘进行文件交互，所以我们需要将图片上传到谷歌云盘，如果对默认的路径不满意的话，请先修改路径，然后先按CTRL+F9运行一遍程序，如果不出意外的话，你已经可以在谷歌云盘中看到创建好的文件夹了。

模型已经自动导入到了model文件夹中，我们可以根据Github中的介绍，根据自己需要填写Colab中ModelName变量。

接下来只需要将图片上传到pending文件夹中，然后再按CTRL+F9运行一遍程序，等完成以后就可以在finish文件夹中看到计算完成的图片。

同时会自动删除pending文件夹中的源文件，方便之后再次使用。

结语

这个程序其实还有更多的使用方法，比如说在本地挂载谷歌云盘，利用ffmpeg将视频切割成图片送给colab处理，然后再利用完成的图片组成视频，这样既可以用到本地高CPU算力，也可以用到远程高GPU算力，最大化超分辨率的速度和质量。