技術筆記

最近在筆電（Windows 11 + GeForce RTX 3060 Laptop GPU）上配置深度學習環境，發現 mmcv 常因 CUDA/cuDNN 版本錯配而 import failure（如 DLL load failed）。試過多種組合後，目前最穩定的方案如下：

✅ 環境清單

• CUDA: 11.8（使用 conda install cudatoolkit=11.8 -c nvidia）

• cuDNN: 自動由 conda 安裝（不手動下載！）

• PyTorch: 2.1.2+cu118（官網指令：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118）

• mmcv: 直接安裝預編譯 wheel（避開 mmcv-full 編譯地獄！）
  → 對應版本：pip install mmcv==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.1/index.html

💡 關鍵心得：千萬別混用 pip 與 conda 安裝 CUDA 相關套件，否則會出現 CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED。建議全程用 conda 建 env，再用 pip 裝 mmcv。

用 RealBasicVSR 對 720p/24fps 動畫做 4x 超解析時，發現人物快速移動場景（如打鬥）會出現「重影」與「邊緣抖動」。推測是因為 VSR 模型依賴時序連續性，而低幀率導致光流估計失準。

🛠️ 我的改善三步驟：

1. 預處理升頻：先用 ffmpeg -r 60 將 24fps 插幀至 60fps（使用 minterpolate 濾鏡），再餵進 RealBasicVSR；

2. 調整 --scale 參數：不直接 4x，改用 2x → 再 2x 分階段放大，減少單次形變；

3. 後處理去閃爍：用 Flowframes 的時序平滑功能二次過濾。

結果：重影減少約 70%，雖增加處理時間，但對「高動態場景」質感提升明顯。
📌 建議：靜態場景可直接 4x；高速動作片段務必插幀＋分段放大！