以下是使用Real-ESRGAN的一般步骤: 1.准备数据:将需要进行超分辨率增强的低分辨率图像收集和准备好。 2.下载Real-ESRGAN:从GitHub上下载Real-ESRGAN的预训练模型和代码。 3.安装依赖:根据Real-ESRGAN的要求,安装相应的依赖项和环境设置(如Python和PyTorch)。 4.运行代码:使用Python运行Real-ESRGAN的代码,将低分辨率...
Real-ESRGAN模型将会通过学习这些图像来学习如何进行超分辨率重建。完成训练后,你可以使用训练好的模型来进行推断。将你想要进行超分辨率重建的图像输入到模型中,模型将会输出相应的超分辨率重建结果。在使用Real-ESRGAN进行图像超分时,大部分情况下可以得到满意的结果。但请注意,Real-ESRGAN并不是完美的,在处理某些画面时...
Real-ESRGAN是由腾讯 ARC 实验室发布的一个盲图像超分辨率模型,它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法,Real-ESRGAN 是在 ESRGAN 的基础上使用纯合成数据来进行训练的,基本上就是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化,然后再通过低清图倒推出它的高清图,简单说你也可以把它理解为一个图像/视频修复、...
1.下载Real-ESRGAN模型的预训练权重文件。这些文件可以在GitHub上的Real-ESRGAN仓库中找到。 2.准备待处理的低分辨率图像。可以将图像放在一个文件夹中。 3.使用Real-ESRGAN模型进行图像超分辨率增强。可以使用命令行或编写Python脚本来调用Real-ESRGAN模型。以下是一个使用命令行的示例: ``` python inference_realesrg...
建议用conda的虚拟环境,python版本用3.11.0,我用3.12.0试过,3.12.0版本目前不匹配,会影响Real-ESRGAN安装 conda create --name my3110python=3.11.0 conda activate my3110 本地构造Real-ESRGAN # 下载项目到本地,前提已准备有git环境,可以从github拉取,如果没有git,直接github上下载下来也行git clone https:/...
在使用RealesrGAN进行超分辨率增强之前,您需要准备一些训练数据。这些数据应包括低分辨率和高分辨率图像对,用于训练网络模型。 将这些图像对放置在一个文件夹中,并确保图像对的名称相同,以便可以将低分辨率图像与其相应的高分辨率图像进行匹配。 接下来,您可以使用图像处理库(如OpenCV)对图像进行预处理。这包括裁剪图像、...
Real-ESRGAN源程序 基本命令 -i input-path 指定输入文件或文件夹,文件夹层级似乎最多一级-o output-path 输出文件或文件夹路径-n model-name 指定使用的模型 其他没玩明白,感觉默认就行,要求不是很细的话影响不大。 简单写个持续工作挂机的脚本 必要信息: ...
git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.gitcd Real-ESRGAN 2.1.2 安装依赖 cke_widget_element highlighter- mipsasm # 安装 basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR# 我们使用BasicSR来训练以及推断pipinstallbasicsr# facexlib和gfpgan是用来增强人脸的pipinstallfacexlibpipinstallgfpganpipinsta...
1.准备工作 1.首先下载Realesrgan_GUI的解压包,GitHub开源,因为有些朋友访问GitHub很慢,~~没错就是我~~,所以这里提供蓝奏云链接:https://wwc.lanzoub.com/i6XQT09bormj 解压好后你会得到这样的文件 2.设置教程 双击打开它 找到real