Multi GPU support and Readme update

README.md

@@ -16,7 +16,7 @@ Updates:
 * 为A卡和I卡提供DirectML支持，人人都能玩。  
 * 引入[RIFE](https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE)模型进行插帧，极限帧数提升达到50%-100%，配合锁帧可以有效降低使用占用。  
 * 使用 [TurboJPEG](https://github.com/Dobatymo/turbojpeg-python) 获得成倍缓存命中率提升，在长时间使用上显卡减负效果相当出色。  
-* 使用 [waifu2x](https://github.com/nagadomi/waifu2x) 和 [real-esrgan]() 项目带来的输出超分辨率，对比anime4k效果提升显著（也使用更多gpu占用）  
+* 使用 [waifu2x](https://github.com/nagadomi/waifu2x) 和 [real-esrgan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN) 项目带来的输出超分辨率，对比anime4k效果提升显著（也使用更多gpu占用）  
 * 更漂亮的 WxPython 新启动器界面，带中文介绍更加简单易用  
 * 添加Spout2 支持输出原生透明通道给OBS
 
@@ -25,7 +25,7 @@ Updates:
 ### 硬件  
 
 - 支持FaceID的iPhone（使用ifacialmocap软件，需购买，需要稳定的WIFI连接）或网络摄像头（使用OpenCV）  
-- 任意5年内的游戏级显卡，N卡/A卡/I卡均可使用，某些新款APU的NPU同样可以，请参考[性能测试结果](PerformanceTest.md)
+- 任意5年内的游戏级显卡，N卡/A卡/I卡均可使用，某些性能强的核显也可尝试，请参考[性能测试结果](PerformanceTest.md)
 ### 软件
 
 - 本方案在Windows 10上测试可用
@@ -132,8 +132,7 @@ python -m pip install -r requirements.txt --no-warn-script-location
 ### 环境错误排查
 当运行TensorRT构建或启动器出现错误时，请参考如下可能性：
 1. 环境安装有错误（一般运行时缺少库99%的原因都是这个，pip下载并不稳定，各种网络问题都可能导致安装失败），检查源，手动删除`envs`文件夹再试, 对照 [此log](assets/complete_building_log.txt) 为成功案例排查原因。 实在不懂排查请使用整合包。
-2. nvcc编译器没找到，即CudaToolkit安装有误，双击 `00.检查安装CudaToolkits.bat` 来验证
-3. 英伟达显卡但计算架构低于7.5（10系以及之前）不支持TensorRT
+2. 英伟达显卡但计算架构低于7.5（10系以及之前）不支持TensorRT
 
 ## 输入输出设备  
 #### SPOUT2 OBS插件输出
@@ -173,7 +172,7 @@ https://www.ifacialmocap.com/download/
 #### OpenSeeFace  
 
 https://github.com/emilianavt/OpenSeeFace/releases  
-直接下载最新版本的Release包并解压  
+直接下载最新版本的Release包并解压，或使用整合包附带的压缩包  
 之后进入解压目录的Binary文件夹  
 右键编辑`run.bat`，在倒数第二行运行facetracker的命令后加上`--model 4`，切换到模型4可以wink  
 `facetracker -c %cameraNum% -F %fps% -D %dcaps% -v 3 -P 1 --discard-after 0 --scan-every 0 --no-3d-adapt 1 --max-feature-updates 900 --model 4`（仅供参考）  

launcher2.py

@@ -206,7 +206,7 @@ class LauncherPanel(wx.Panel):
                   choices=['Spout2', 'OBS VirtualCam', 'UnityCapture', 'Debug Output'],
                   mapping=[3, 1, 0, 2])
 
-        addOption('device_id', title='GPU Device', desc='选择需要使用的计算设备', choices=['0'])
+        addOption('device_id', title='GPU Device', desc='选择需要使用的计算设备(默认0)', choices=['0','1','2','3'])
         addOption('use_tensorrt', title='TensorRT',
                   desc='开启TensorRT后可使用预编译模型\n进一步提升性能（仅NVIDIA显卡支持）', type=1)