Real-ESRGAN提供了如下几种不同的预训练模型: RealESRGAN_x4plus, RealESRNet_x4plus,RealESRGAN_x4plus_anime_6B, RealESRGAN_x2plus, realesr-animevideov3, realesr-general-x4v3 对于动漫插图类型的图,RealESRGAN_x4plus_anime_6B模型具有明显的优势: 对于下面分辨率62x90的原图 这4种模型跑出来的效果如下...
由于 Real-ESRGAN 旨在解决比 ESRGAN 更大的退化空间,ESRGAN 中鉴别器的原始设计不再合适。具体来说,Real-ESRGAN 中的鉴别器需要复杂的训练输出具有更强的辨别力。它不需要区分全局样式,而是需要对局部纹理产生准确的梯度反馈。模型还将 ESRGAN 中的 VGG 样式鉴别器改进为具有跳跃连接的 U-Net 设计。UNet 输出每个...
通过在合成过程中考虑这些因素,Real-ESRGAN能够更好地模拟真实世界的图像降质,并训练出更为实用和有效的超分辨率模型 。 1. 介绍 单幅图像超分辨率(SR)是一个活跃的研究课题,旨在从低分辨率(LR)图像中重建高分辨率(HR)图像。自SRCNN的开创性工作以来,深度卷积神经网络(CNN)方法带来了SR领域的蓬勃发展。然而,大多数...
3 只用纯合成数据来训练真实世界的盲超分模型Real-ESRGAN3.1 盲超分任务介绍3.2 经典退化模型:模糊,噪声,缩放,JPEG 压缩3.3 借助高阶退化模型生成训练样本3.4 带有振铃和过冲伪像的训练样本3.5 Real-ESRGAN 模型架构3.6 Real-ESRGAN 训练过程3.7 Real-ESRGAN 实验结果3.8 Real-ESRGAN 的局限性3.9 Real-ESRGAN 训练...
anime的模型虽然整体超分效果不错,但是anime的模型更加倾向于抹平很多细节。 从烟囱的黑烟表现上,只有anime模型和general模型正常一点。总结来看,general模型的整体效果是最好的。我们把原图和general模型的图对比一下。 再来看这个场景 对于文字的超分,RealESRGan模型的效果是最好的。
Real-ESRGAN 使用纯合成训练对训练真实世界的盲超分辨率模型。为了合成更实用的退化,模型提出了一种高阶退化过程,并使用 sinc 滤波器来模拟常见的振铃和超调伪影。这里还使用具有谱归一化正则化的 U-Net 鉴别器来增加鉴别器能力并稳定训练动态。实验证明使用合成数据训练的 Real-ESRGAN 能够增强细节,同时删除大多数真实...
Real-ESRGAN 提升图像、视频清晰度。。 惊觉,一个优质的创作社区和技术社区,在这里,用户每天都可以在这里找到技术世界的头条内容。讨论编程、设计、硬件、游戏等令人激动的话题。本网站取自:横钗整鬓,倚醉唱清词,房户静,酒杯深。帘幕明残照。扬州一梦,未尽还惊觉。
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、...
将下载好的模型,放在项目文件中的weights文件夹中,然后打开inference_realesrgan.py和inference_realesrgan_video.py这两个文件就运行就行了,一个是图片超分,一个是视频超分。我这里将代码已经全部注释了,自己可以看看很好理解。 默认模型是realesrgan-x4plus,需要超分的图片/视频放在项目文件夹的inputs中,输出在res...