Real ESRGAN

실제 ESRGAN

사용자 정의 데이터 세트에서 훈련된 Real-ESRGAN 모델의 PyTorch 구현입니다. 이 모델은 원래 버전에 비해 얼굴에서 더 나은 결과를 보여줍니다. 또한 이 모델을 프로젝트에 통합하는 것도 더 쉽습니다.

이는 공식적인 구현이 아닙니다. 원래 저장소의 코드를 부분적으로 사용합니다.

Real-ESRGAN은 순수 합성 데이터로 훈련된 업그레이드된 ESRGAN으로 일반적인 실제 이미지에 대한 성가신 아티팩트를 제거하면서 세부 사항을 향상시킬 수 있습니다.

Google Colab에서 시도해 볼 수 있습니다.

• 논문(실제 ESRGAN: 순수 합성 데이터를 사용하여 실제 블라인드 초해상도 교육)
• 원래 구현
• 포옹 얼굴?

설치

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

용법

---

기본 사용법:

 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' )

예

---

낮은 품질의 이미지:

실제 ESRGAN 결과:

---

낮은 품질의 이미지:

실제 ESRGAN 결과:

---

낮은 품질의 이미지:

실제 ESRGAN 결과: