介绍
Real-ESRGAN旨在开发用于一般图像/视频恢复的实用算法。用纯合成数据训练现实世界盲人超级分辨率。我们将强大的ESRGAN扩展到一个实用的恢复应用程序(即Real-ESRGAN),该应用程序使用纯合成数据进行训练。GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台
我们提供了一个带有上采样X4的预训练模型(RealESRGAN_x4plus.pth)。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云 实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大数据#算力租赁#大模型#深度学习#人工智能#算力变现
请注意,在某些情况下,RealESRGAN仍然可能失败,因为现实世界的退化确实太复杂了。
此外,它在人脸、文本等方面可能表现不佳,稍后会进行优化。
Real-ESRGAN将是一个长期支持的项目(在我目前的计划中😃)。它将在我的业余时间不断更新。
以下是近期的待办事项列表:
- 为人脸优化
- 优化文本
- 优化动漫图像
- 支持更多秤
- 支持可控的恢复强度
安装
使用 “社区镜像” “Real-ESRGAN-v0.2.5.0” 创建高可用云GPU实例
快速推理
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点击 “JupyterLab”, 进入实例web控制台
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点击 “终端”,进入命令行
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在命令行中执行以下命令,完成推理。结果在results文件夹中。
# 命令:推断一般图像
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance
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# 命令:推理动漫图像
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus_anime_6B -i inputs
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# 命令:推理动漫视频
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan_video.py -i inputs/video/onepiece_demo.mp4 -n realesr-animevideov3 -s 2 --suffix outx2
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- 查看结果
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双击 Jupyter 左侧目录,依次进入 “/opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/results”
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双击左侧图片,可打开预览
视频不支持预览,需下载到本地播放
- 生成后的视频和图片下载: 选中 Jupyter 左侧图片或视频,右键即可下载到本地
python脚本的使用
您可以使用X4模型进行任意输出大小,参数为outscale。在Real-ESRGAN输出后,该程序将进一步执行廉价的调整大小操作。
Usage: python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i infile -o outfile [options]...
A common command: python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i infile --outscale 3.5 --face_enhance
-h show this help
-i --input Input image or folder. Default: inputs
-o --output Output folder. Default: results
-n --model_name Model name. Default: RealESRGAN_x4plus
-s, --outscale The final upsampling scale of the image. Default: 4
--suffix Suffix of the restored image. Default: out
-t, --tile Tile size, 0 for no tile during testing. Default: 0
--face_enhance Whether to use GFPGAN to enhance face. Default: False
--fp32 Use fp32 precision during inference. Default: fp16 (half precision).
--ext Image extension. Options: auto | jpg | png, auto means using the same extension as inputs. Default: auto
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用户本地图片和视频推理
- 上传本地文件到服务器
在 Jupyter 页面,依次双击左侧目录进入到指定路径,点击上传按钮选择本地文件并上传
- 上传图片,进入: /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/inputs
- 上传视频,进入: /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/inputs/video
- 执行上文中 “快速推理” 相关命令
案例
左侧为优化后图片,右侧为优化前
原视频尺寸: 640 * 480, 生成视频尺寸: 1280 * 960