進階教程系列（十二） － 視訊解碼濾鏡 MPC Video Decoder

在之前的文章中有提過LAV Filter，這是一款很多人使用且各方面來說都算很優秀的視訊/音訊解碼濾鏡，但在這裡要來提另一個比較少人聽過的視訊解碼濾鏡 MPC Video Decoder。

為甚麼要提這個視訊解碼濾鏡呢？這是因為LAV Video Decoder對於硬體解碼的格式支援度較慢，如果有一些非常規的影片格式時，雖然GPU有支援硬解，但LAV卻不一定可以調用，而MPC Video Decoder可以。

測試筆記：RIFE實時撥放測試結果 (2024-10-06更新)

最近在看SVP官方討論區時，看到有幾位網友在討論RIFE實時撥放的可能性，使用RTX3080Ti搭配最新模型，跑出了足以實時撥放的速度（720p），於是開始爬了一下相關文章，並實際上機測試。

RIFE的論文連結：RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation

論文相關的GitHub：arXiv2021-RIFE、Practical-RIFE

VapourSynth Filter 連結

ncnn Vulkan：VapourSynth-RIFE-ncnn-Vulkan

PyTorch CUDA：vs-rife

SVP官方Wiki：RIFE_AI_interpolation

SVP討論區：New RIFE filter - 3x faster AI interpolation possible in SVP!!!

Blog 文章目錄

有鑑於文章愈來愈多，在此整理成一個表單，方便後人快速找尋文章。

色彩校正筆記 - 前言

　　為了忠實重現圖片或影像作者的原始意圖，或是讓自己所製作的作品能夠在不同地方上呈現相同的色彩，不論是在電腦螢幕、電視、投影機、印刷品甚至是紡織物，我們都不希望看到白皙的皮膚看起來變得暗沉，也不願意看到照片看起來人人都像有著阿凡達星球般的藍皮膚，因此需要統一的標準，只要每個環節都按照標準校正，如此一來，便可完美重現作品，不會因為設備不同而有所差異，完整的獲得作者的原始意圖。本系列文章為觀賞圖像或影片用顯示裝置校正，甚少涉及印刷品用途的校準（軟校樣／軟打樣）。

（阿凡達海報）

　　本文在開頭先是說明了為什麼我們需要校正？接下來將會討論校正的標準是什麼，該如何選擇？並知道校正標準所需要的條件，再來挑選合適的測量設備，明白測量設備的限制，最後探討可能產生的誤差以及了解誤差產生的可能原因，待具備以上概念後，將於下篇文章開始嘗試校正顯示裝置。

色彩校正筆記 - ACER ConceptD CM2241W

最近新買了一個副螢幕，因此使用校色器做校正，但在過程中遇到了一些狀況，將其記錄下來，以便未來參考。

螢幕規格:
主螢幕: 16:9 / 99% sRGB / WLED背光

副螢幕: ACER ConceptD CM2241W 16:10(直立使用) / 99% Adobe / Delta E < 2 / 背光種類未知

新螢幕開箱看到這份校色報告時，當下是相當興奮的，出場預校正的測試報告表現似乎不錯，
但點亮螢幕後卻覺得相當奇怪，白點表現和原先使用的主螢幕相比有很大落差，明顯不同，

看到原廠校色使用 Konica Minolta Analyzer CA-310 這款數十萬的儀器進行校正，當下覺得應該是主螢幕的校準設定跑掉了，

因此拿出 X-Rite i1 Display Pro 重新校正，不過校正後卻依然有明顯差異，開始了一連串 Debug之路．．．

螢幕規格筆記

簡單紀錄一下幾種螢幕規格，以及需要特別注意的小細節，不做任何螢幕推薦。

SmoothVideo Project（SVP）日系手繪動漫適用參數（2017-10-08更新）

適用於1080P外掛字幕之日系手繪動漫，
其餘則不在測試範圍內，故無法證其效果。


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SmoothVideo Project 系列（二） － 參數簡介
測試筆記：SVP紀錄

測試筆記：SVP於 AviSynth / VapourSynth 的效能測試

由於SVP可以透過AviSynth亦可透過VapourSynth加載，既然兩者都可以達到相同目的，於是就產生比較兩者效率的念頭，趁著連續假期的空閒時間進行了一些簡單測試。