realesrgan-x4plus-anime(针对动漫插画图像优化,有更小的体积) RealESRGANv2-animevideo-xsx2 (针对动漫视频, X2) RealESRGANv2-animevideo-xsx4 (针对动漫视频, X4) 你可以通过-n参数来使用其他模型,例如./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈
python inference_realesrgan_video.py -i /openbayes/home/results.mp4 -n RealESRGANv2-animevideo-xsx2 -s 4 -v --half --suffix outtsx2 # 参数 # -i, --input: 输入视频 # -n, --model_name: 使用的模型名字 # -s, --outscale: 放大尺度 # -v, --video: 将增强的帧转换回视频中 # ...
RealESRGANv2-animevideo-xsx4.pth realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows.zip realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-macos.zip realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-ubuntu.zip Assets7 👍21dubigrasu, lastrosade, styler00dollar, nokitakaze, Silvot, Gujh212, haha0803, xyy002, 980468094, piaoyunsangxian, and...
接下来,再次打开powershell窗口,输入如下指令: ./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i tmp_frames -o out_frames -n RealESRGANv2-animevideo-xsx2 -s 2 -f jpg realesrgan会将视频逐帧进行超分,这个过程会比较漫长,cpu和gpu的负荷会比较大,需要耐心等待,有条件的话建议采取一点降温措施。 超分完成后,用ffmpeg...
mp4 -n RealESRGANv2-animevideo-xsx2 -s 4 -v --half --suffix outtsx2# 参数# -i, --input: 输入视频# -n, --model_name: 使用的模型名字# -s, --outscale: 放大尺度# -v, --video: 将增强的帧转换回视频中# -a, --audio: 将输入的音频复制到增强的视频中# --half: 推理半精度# ...
! python inference_realesrgan_video.py -i /openbayes/home/results.mp4 -n RealESRGANv2-animevideo-xsx2 -s 4 -v --half --suffix outtsx2 # 参数 # -i, --input: 输入视频 # -n, --model_name: 使用的模型名字 # -s, --outscale: 放大尺度 ...
! python inference_realesrgan_video.py -i /openbayes/home/results.mp4 -n RealESRGANv2-animevideo-xsx2 -s4-v --half --suffix outtsx2 # 参数 # -i, --input: 输入视频 # -n, --model_name: 使用的模型名字 # -s, --outscale: 放大尺度 ...
我们的微调数据集以LIU4K-v2的train+val的2000张图片为微调数据集,将所有图片重命名为%07d.png的形式,比如0000001.png ~ 0002000.png。 3 数据集处理 按照Real-ESRGAN github仓库的微调教程主要有以下几个步骤。 3.1 生成多尺寸图片(可选步骤) 对第2节中的HR图像进行下采样,获取多尺度的标准参考(Ground-Truth)...
Real-ESRGAN论文地址: https://arxiv.org/abs/2107.10833v2 代码地址: GitHub - oaifaye/dcm-denoise-SR 二、重点创新 1.ESRGAN (1)提出新的backbone:RRDB(Residual in Residual Dense Block)。这里的Dense指的不是全连接而是卷积层中有着密集的残差链接,这样做的好处是可以获得更深入、更复杂的结构,网络容量...
Real-ESRGAN论文地址: https://arxiv.org/abs/2107.10833v2代码地址:GitHub - oaifaye/dcm-denoise-SR二、重点创新1.ESRGAN (1)提出新的backbone:RRDB(Residual in Residual Dense Block)。这里的Dense指的不是全连接而是卷积层中有着密集的残差链接,这样做的好处是可以获得更深入、更复杂的结构,网络容量也变得更...