Real ESRGAN

リアル ESRGAN

カスタム データセットでトレーニングされた Real-ESRGAN モデルの PyTorch 実装。このモデルは、元のバージョンと比較して顔の結果が向上しています。このモデルをプロジェクトに統合するのも簡単です。

これは正式な実装ではありません。元のリポジトリのコードを部分的に使用しています

Real-ESRGAN は、純粋な合成データでトレーニングされたアップグレードされた ESRGAN で、一般的な現実世界の画像の迷惑なアーティファクトを除去しながら詳細を強化できます。

Google Colab で試すことができます

• 論文 (Real-ESRGAN: 純粋な合成データを使用した現実世界のブラインド超解像度のトレーニング)
• オリジナルの実装
• ハグフェイス？

インストール

pip install git+https://github.com/sberbank-ai/Real-ESRGAN.git

使用法

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基本的な使い方:

 import torch
from PIL import Image
import numpy as np
from RealESRGAN import RealESRGAN

device = torch . device ( 'cuda' if torch . cuda . is_available () else 'cpu' )

model = RealESRGAN ( device , scale = 4 )
model . load_weights ( 'weights/RealESRGAN_x4.pth' , download = True )

path_to_image = 'inputs/lr_image.png'
image = Image . open ( path_to_image ). convert ( 'RGB' )

sr_image = model . predict ( image )

sr_image . save ( 'results/sr_image.png' )

例

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低品質の画像:

実数 ESRGAN の結果:

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低品質の画像:

実数 ESRGAN の結果:

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低品質の画像:

実数 ESRGAN の結果: