Real-ESRGAN超分辨率安装部署(亲测可用)

一、安装

  1. 把项目克隆到本地

git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git cd Real-ESRGAN

      2.安装各种依赖

# 安装 basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR

# 我们使用BasicSR来训练以及推断

pip install basicsr

# facexlib和gfpgan是用来增强人脸的

pip install facexlib

pip install gfpgan

pip install -r requirements.txt

python setup.py develop

注意:pytrorch和下载

下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

torch 我使用的是下面的版本

pip install torch-1.12.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchvision-0.13.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

二、普通图片

下载我们训练好的模型: 

### Real-ESRGAN 超分辨率算法的实现原理及应用 #### 实现原理 Real-ESRGAN 是一种基于深度学习的图像超分辨率重建工具,其核心思想是通过对抗生成网络(GAN)来恢复图像的高分辨率细节[^2]。该算法在训练过程中对高分辨率图像施加多种退化操作,例如随机模糊、噪声、下采样和压缩等,以模拟真实场景中的低分辨率图像形成过程。这些退化操作使得模型能够更好地适应复杂的实际应用场景。 具体来说,Real-ESRGAN 的生成器采用了一种改进的残差网络结构,能够有效地捕捉图像的高频细节[^1]。同时,判别器的设计则参考了传统的 GAN 框架,用于区分生成的高分辨率图像与真实的高分辨率图像。这种对抗训练机制确保了生成图像不仅在像素级别上接近真实图像,而且在感知质量上也更加自然[^3]。 此外,Real-ESRGAN 还引入了多尺度损失函数,结合了像素级损失和感知损失,以进一步提升生成图像的质量。这种方法能够在保持全局结构一致性的前提下,显著增强局部细节的表现力。 #### 应用场景 Real-ESRGAN 在多个领域中具有广泛的应用价值,主要包括以下方面: 1. **图像修复**:对于老旧照片或低分辨率图像,Real-ESRGAN 可以将其分辨率提升至原来的 4 倍,同时恢复丢失的细节和纹理[^3]。 2. **视频处理**:通过对每一帧图像进行超分辨率重建Real-ESRGAN 可以显著提高视频的整体清晰度,适用于影视后期制作和视频流媒体优化。 3. **医学影像**:在医学领域,Real-ESRGAN 可用于增强低分辨率医学影像的细节,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. **卫星遥感**:通过提升遥感图像的分辨率,Real-ESRGAN 可以为地理信息系统提供更高精度的数据支持。 以下是使用 Real-ESRGAN 的一个简单代码示例: ```python from realesrgan import RealESRGANer # 初始化模型 model = RealESRGANer( scale=4, # 放大倍数 model_path="https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth", dni_weight=None, tile=0, tile_pad=10, pre_pad=0, half=True, gpu_id=None ) # 加载输入图像并进行超分辨率重建 input_image = "low_resolution_image.png" output_image = "high_resolution_image.png" sr_image, _ = model-enhance(input_image) sr_image.save(output_image) ``` #### 注意事项 在使用 Real-ESRGAN 时,需确保硬件环境满足要求,例如具备足够的 GPU 内存和计算能力。此外,模型文件的下载路径需要根据实际情况调整,以保证程序能够正确加载预训练模型[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值