Real ESRGAN

Реал-ESRGAN

Реализация PyTorch модели Real-ESRGAN, обученной на пользовательском наборе данных. Эта модель показывает лучшие результаты на лицах по сравнению с исходной версией. Эту модель также проще интегрировать в ваши проекты.

Это не официальная реализация. Мы частично используем код из оригинального репозитория

Real-ESRGAN — это обновленный ESRGAN, обученный на чистых синтетических данных, способный улучшать детали и удалять раздражающие артефакты для обычных реальных изображений.

Вы можете попробовать это в Google Colab

• Бумага (Real-ESRGAN: обучение слепому сверхразрешению в реальном мире с использованием чистых синтетических данных)
• Оригинальная реализация
• Обнимающее лицо?

Установка

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

Использование

---

Основное использование:

 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' )

Примеры

---

Изображение низкого качества:

Реальный результат ESRGAN:

---

Изображение низкого качества:

Реальный результат ESRGAN:

---

Изображение низкого качества:

Реальный результат ESRGAN: