Real ESRGAN

真实ESRGAN

在自定义数据集上训练的 Real-ESRGAN 模型的 PyTorch 实现。与原始版本相比，该模型在面部上显示出更好的结果。将此模型集成到您的项目中也更容易。

这不是官方实施。我们部分使用原始存储库中的代码

Real-ESRGAN 是经过纯合成数据训练的升级版 ESRGAN，能够增强细节，同时消除常见现实世界图像中烦人的伪影。

你可以在google colab中尝试一下

• 论文（Real-ESRGAN：使用纯合成数据训练真实世界盲超分辨率）
• 原来的实现
• 抱脸？

安装

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

用法

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基本用法：

 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' )

示例

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低质量图像：

真实 ESRGAN 结果：

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低质量图像：

真实 ESRGAN 结果：

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低质量图像：

真实 ESRGAN 结果：