Real-ESRGAN 的目标是开发出实用的图像/视频修复算法。 我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练,以使其能被应用于实际的图片修复的场景(顾名思义:Real-ESRGAN)。 Real-ESRGAN的官方入口 官方GiHub项目库:https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN 研究论文:https://arxiv.org/abs/2107.10833g Real-E...
安装Real-ESRGAN首先,您需要安装Python和pip。然后,您可以使用pip来安装Real-ESRGAN及其依赖项。在命令行中输入以下命令: pip install real-esrgan 使用Real-ESRGAN进行图片修复和超分安装完成后,您可以使用Real-ESRGAN对图片进行修复和超分。下面是一个简单的示例: from PIL import Image from realesrgan import Real...
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...
1. 项目前言1.1 Real-ESRGAN简介Real-ESRGAN的思路和BSRGAN思路差不多,采用纯合成数据对ESRGAN朝着真实复原应用进行扩展,得到了本项目所提的Real-ESRGAN,这是ESRAGN、EDVR等超分领域里程碑式论文作者的又一力作…
首先,打开我们想要运行的Real-ESRGAN项目,先看README.md文件。一个完整的项目会在README里详细说明使用方法。我们可以看到,Real-ESRGAN这个项目支持colab,exe和本地部署三种,本文采用本地部署方法,这一方法最为稳妥。 在项目中找到requirements.txt文件,这是完整的开源项目都会有的文件,这里详细说明了项目所依赖的第三...
Real-ESRGAN是对ESRGAN(增强型超分辨率生成对抗网络)的扩展,专门针对实际的图像恢复应用进行了训练。与原始的ESRGAN相比,Real-ESRGAN在处理现实世界中复杂的降质图像时表现出更好的性能。它通过引入高阶降质建模过程来更好地模拟现实世界中的复杂降质情况。此外,该项目还考虑了在实际应用中常见的振铃和过冲伪影,并试图...
最后,通过运行python setup.py develop来启动项目。一旦安装完成,你就可以开始训练你的Real-ESRGAN模型了。在训练过程中,你需要准备一些超分辨率的图像作为输入,并指定你想要放大的倍数。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...
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...
项目地址:https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN 在右侧的release下载最新版本,然后解压文件夹即可。 最新版本 编写Powershell脚本 新建文件a.ps1,写入以下语句并保存: $input = 'D:\input' #这里改为你的源图片路径 $output = 'D:\output' #这里改为你的新图片路径 ...