SeeSR项目使用教程

SeeSR项目使用教程

SeeSR [CVPR2024] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SeeSR

1. 项目介绍

SeeSR（Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution）是一个面向真实世界图像超分辨率的开源项目。它通过结合语义信息，实现了对低分辨率图像的高质量超分辨率重建。该项目由香港理工大学、OPPO研究院和字节跳动公司的研究人员共同开发，并在CVPR2024上发表。SeeSR能够有效提升图像的细节和清晰度，适用于多种图像处理场景。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统中安装了Python 3.8或更高版本。然后，使用以下命令克隆项目仓库并创建一个虚拟环境：

git clone https://github.com/cswry/SeeSR.git
cd SeeSR
conda create -n seesr python=3.8
conda activate seesr
pip install -r requirements.txt

模型下载

从以下链接下载预训练模型，并将其放置在项目中的preset/models目录下：

• Stable Diffusion-2-Base模型：从HuggingFace下载
• SeeSR模型和DAPE模型：从GoogleDrive或OneDrive下载

测试数据准备

将测试图像放置在preset/datasets/test_datasets目录下。

运行测试

执行以下命令以运行测试：

python test_seesr.py \
--pretrained_model_path preset/models/stable-diffusion-2-base \
--prompt '' \
--seesr_model_path preset/models/seesr \
--ram_ft_path preset/models/DAPE.pth \
--image_path preset/datasets/test_datasets \
--output_dir preset/datasets/output \
--start_point lr \
--num_inference_steps 50 \
--guidance_scale 5.5 \
--process_size 512

3. 应用案例和最佳实践

超分辨率处理

使用SeeSR对低分辨率图像进行超分辨率处理，可以得到接近高分辨率图像的效果。例如，在图像修复、图像增强等场景中，SeeSR能够提供高质量的输出。

模型微调

针对特定应用场景，可以对SeeSR模型进行微调。通过准备相应的训练数据和调整训练参数，可以进一步提升模型在特定任务上的表现。

4. 典型生态项目

图像处理工具集

可以将SeeSR集成到更大的图像处理工具集中，为用户提供一站式图像处理解决方案。

在线服务

将SeeSR部署为在线服务，允许用户通过Web界面上传图像并获取超分辨率处理结果，方便用户快速体验和使用。

SeeSR [CVPR2024] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SeeSR