Real-ESRGAN 使用教程

Real-ESRGAN 使用教程

Real-ESRGAN Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/real/Real-ESRGAN

1. 项目介绍

Real-ESRGAN 是一个致力于开发通用图像/视频恢复的实用算法的开源项目。它在 ESRGAN 的基础上进行了扩展，专门用于实际的恢复应用，且完全使用合成数据进行训练。Real-ESRGAN 能够处理各种图像和视频恢复任务，提供高质量的输出结果。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 Real-ESRGAN 的步骤：

首先，你需要克隆项目仓库：

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

接着，安装依赖的 Python 包：

pip install basicsr
pip install facexlib
pip install gfpgan
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

安装完成后，你可以使用 Python 脚本来进行图像恢复：

python inference_realesrgan.py -i input.jpg -o output.png --model RealESRGAN_x4plus

这里，input.jpg 是输入图像的路径，output.png 是输出图像的路径，RealESRGAN_x4plus 是所使用的模型名称。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 动漫图像修复：使用 RealESRGAN_x4plus_anime 模型对动漫图像进行修复，以获得更清晰的图像质量。
• 视频恢复：使用 RealESRGAN-ncnn-vulkan 工具对视频进行恢复，适用于动画视频的恢复。

最佳实践

• 在执行恢复任务前，确保选择合适的模型，例如针对动漫图像使用专门优化的动漫模型。
• 在处理大图像时，可以考虑使用 tile 选项来分块处理，以减少内存使用和提高效率。

4. 典型生态项目

• GFPGAN：一个实用的算法，用于现实世界的面部恢复。
• BasicSR：一个开源的图像和视频恢复工具箱。
• facexlib：提供有用的面部相关功能的集合。
• HandyView：一个基于 PyQt5 的图像查看器，便于查看和比较图像。
• HandyFigure：论文图像的开源实现。

以上就是 Real-ESRGAN 的使用教程。希望对你有所帮助！

Real-ESRGAN Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/real/Real-ESRGAN