v1.2.0

新增 Apple Silicon（M 系列 Mac）的 Metal 加速。README 的图形界面截图和功能介绍也按 v1.1 的新界面更新了。

更新内容

Apple Silicon（M 系列 Mac）支持

• 自动选设备：有 NVIDIA 显卡用 CUDA，Apple Silicon 用 Metal（MPS），其余用 CPU。命令行和网页工具都一样，需要时可以用 --device cuda|mps|cpu 指定。
• 一键安装：setup_env.py 能识别 Apple Silicon，直接装 PyPI 上自带 Metal 的 PyTorch。Intel Mac 和 Rosetta 下的 Python 会用 CPU 版。
• 速度：作者在 M4 Pro 上实测，1024×1536 一张约 3 秒（超分 2.6 秒 + L0 0.3 秒）。
• 精度：Metal 不支持双精度，L0 在 Mac 上用单精度。作者在一张约 79 万像素的图上实测，和 CPU 结果相比只有 3 个像素差 2 级。
• 大图：Mac 上内存不够时，同样会自动分段处理或退回 CPU。老版本 PyTorch 没有 Metal 显存查询接口时，改用系统可用内存估算，不会报错退出。
• 其他平台：NVIDIA、AMD 和纯 CPU 的计算没有变化。在 RTX 5080 上逐像素对比过，默认方案的结果和 v1.1.0 完全一样。

Mac 路径由 PR 作者在 M4 Pro 上实测，我们这边没有 Mac 做复测。

文档

README「图形界面」一节的截图按新界面重拍，新增磁性套索圈选过程和“只去背景 / 只去人物”的对比图，功能介绍也同步更新。

下载和使用

1. 下载下面附件里的 gpt-anime-denoise-v1.2.0.zip，解压。
2. Windows：双击 去噪工具.bat。
3. Mac：在解压出的文件夹里运行 python3 setup_env.py 安装依赖（装到本文件夹的 .venv，不改系统），装完运行 .venv/bin/python denoise_app.py，浏览器会打开网页工具。

需要 Python 3.10 或更新版本。命令行用法见 README。

从旧版本升级：先点网页右上角「结束」关掉旧版，再把新文件解压覆盖到原来的文件夹。已经装好的 .venv 和下载过的模型都可以继续用。

作者

@CXP-2024

致谢

• @SugarCatCat（PR #5）加了 Apple Silicon 的 Metal 加速和对应的一键安装。

许可

和之前一样：代码 MIT；模型从原作者地址下载，遵守各自的许可；示例图只作效果演示，不可商用。详见 README。