使用方法也很简单,图片放在realesrgan-ncnn-vulkan.exe同目录下,然后使用cmd命令行跳转至这个目录,输入下面的命令(自己修改)。 cke_widget_element highlighter- stylus ./realesrgan-ncnn-vulkan.exe-i输入图像.jpg-o 输出图像.png-n 模型名字 注意:可执行文件并没有支持 python 脚本inference_realesrgan.py中所有...
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n realesrnet-x4plus 其中input.jpg为你想要重建的图像文件名。 如果安装有python和pytorch,还可以使用python实现运行。另外,如果github加载时间太长,也可以在公众号里回复超分辨率,给你分享百度网盘里的github code和重建程序exe的下载链接和操作说明。
NCNN的实现在 Real-ESRGAN-ncnn-vulkan。 通过搭建 Python 环境运行,详情请移步这里。 由于这些 exe 文件会把图像分成几个板块,然后分别进行处理,再合成导出,输出的图像可能会有一点割裂感(而且可能跟 PyTorch 的输出不太一样),所以本人不建议使用本地可执行文件直接运行 Real-ESRGAN。 左侧使用 Colab Demo 放大...
$processor = "F:\realesrgaimage\realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows" # 设定输入图片的文件夹 $inImagePath = ".\input" # 设定输出图片的文件夹 $outImagePath = ".\output" #选择处理模型,动漫模型扣1,正常扣2 do { $judge = Read-Host "选择默认模型处理扣1,动漫模型处理扣2,net模型扣3。
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png 基于ESRGAN的改进研究 这个模型被命名为Real-ESRGAN,总的来说,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,然后看到一张糊图后倒推出来它的高清图。 而它是对超分“前辈”ESRGAN的进一步研究。
将 Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 自带的 256x256 的测试图使用 realesrgan-x4plus 模型在 TTA 模式下放大到 4x,选择不同的拆分大小的效果:32,256 或以上。#32 有更详细一些的解释。TTA 模式的作用 理论上可以稍微提升放大后的图片的质量,但是实际上效果非常不明显,还会使处理时间增加数倍,因此一般情况下没有...
我们提供了五种模型: realesrgan-x4plus(默认) reaesrnet-x4plus 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...
模型下载:Tags · xinntao/ESRGAN · GitHub 使用方法教程 命令行调用 打开命令行,cd到realesrgan的目录 在这里,输入图片在 同目录下,为 input.jpg 代码语言:shell 复制 .\realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.jpg -n realesrgan-x4plus-anime 参数 内容 -i 设置输入图片路径 -o 设置图片...
绿色版的exe文件参见github,支持windows,linux,mac和NCNN 在线版本:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN 使用方法:./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈图片.png -n realesrgan-x4plus-anime 参数如下: Usage: realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i infile -o outfile [opti...
./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将超分后的每一帧再合成为视频。