既然有人提到了nnedi3和waifu2x，我还是来说一句，完全不建议新手这么做。
首先你要明白一件事，你想做的不是压制，而是重制！！！
其次，播放器自带的放大算法也不能算差，除非你能“做出”远超播放器的效果，不然完全没必要浪费数倍码率，来压高分辨率。
上面这些工具确实有潜力，但这是建立在，你愿意花费上百小时来研究（非压制时间）怎么用的基础上的。错误的使用方法反而更加得不到你想要的东西。而且这里面的坑对于老手都奇多无比。
比如waifu2x有4大类模型，每类有5种力度，每种是什么意思。分别能有多少效果，用哪个，如何组合别的算法使用，新手根本不好尝试。而且还有420转444，yuv转rgb，色域转化，gamma转换，rgb转yuv，色彩溢出等等一系列天坑。有没有显卡加速，用哪种版本效率最高等等。否则你可能能遇到0.05fps的速度，还不一定出正常结果。
最后再说一次，这是重置，不是压制！！！重置需要理解，需要创造，需要经验！！！
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说完了我们说一下别的吧，算是给吧友科普一下，未来图像领域的发展。
waifu2x这种super resolution已经算是黑科技了。真的还有更厉害的么？现在有非常多的研究人员在做这一方面的工作，进步非常快，比如下面这一个来自twitter的实验室。
以上出自“Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network”，去年9月的一篇顶级水平的研究，有兴趣的自行谷歌。
最右边是原图，最左边是长宽缩小到只有1/4分辨率的图片，经过bicubic的放大（现在普遍使用的放大算法，播放器放大就是这种效果）。中间两张是他们的研究成果，从1/4分辨率的图片放大出来的。第三章图几乎已经可以以假乱真了。
具体算法模型他们未公布，有人倒是做了算法的重现，效果确实有。
等到以后神经网络应用到编码器，视频编码的压缩率会有一次数量级的飞跃，但这也是建立在极高解码要求的基础上的。
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