QualityScaler 项目使用教程

QualityScaler 项目使用教程

QualityScaler QualityScaler - image/video AI upscaler app 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QualityScaler

1. 项目目录结构及介绍

QualityScaler 项目的目录结构如下：

QualityScaler/
├── AI-onnx/
│   ├── model1.onnx
│   ├── model2.onnx
│   └── ...
├── Assets/
│   ├── ffmpeg.exe
│   └── ...
├── LICENSE
├── LICENSE.txt
├── QualityScaler.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• AI-onnx/: 存放 AI 模型的目录，包含多个 .onnx 格式的模型文件。
• Assets/: 存放项目所需的资源文件，如 ffmpeg.exe。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• LICENSE.txt: 许可证文件的文本格式。
• QualityScaler.py: 项目的启动文件，负责启动应用程序。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用方法。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 QualityScaler.py。该文件是整个应用程序的入口点，负责初始化应用程序并启动 GUI。

启动文件功能

• 初始化应用程序: 加载所需的 AI 模型和资源文件。
• 启动 GUI: 使用 customtkinter 库创建并显示用户界面。
• 处理用户输入: 接收用户选择的图像或视频文件，并调用相应的 AI 模型进行处理。

启动方法

1. 确保已安装 Python 和项目所需的依赖包。
2. 在终端或命令行中运行以下命令启动应用程序：

python QualityScaler.py

3. 项目的配置文件介绍

QualityScaler 项目没有明确的配置文件，但可以通过 requirements.txt 文件来管理项目的依赖。

requirements.txt 文件介绍

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过该文件，可以方便地安装和管理项目的依赖。

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

依赖包说明

• PyTorch: 用于深度学习模型的训练和推理。
• ONNX: 用于模型的序列化和反序列化。
• ONNXRuntime: 用于模型的推理。
• OpenCV: 用于图像和视频的处理。
• MoviePy: 用于视频的编辑和处理。
• CustomTkinter: 用于创建自定义的 GUI 界面。

通过以上步骤，您可以顺利启动并配置 QualityScaler 项目，开始使用其强大的图像和视频 AI 增强功能。

QualityScaler QualityScaler - image/video AI upscaler app 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QualityScaler