介绍

    Real-ESRGAN旨在开发用于一般图像/视频恢复的实用算法。用纯合成数据训练现实世界盲人超级分辨率。我们将强大的ESRGAN扩展到一个实用的恢复应用程序（即Real-ESRGAN），该应用程序使用纯合成数据进行训练。GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台

    我们提供了一个带有上采样X4的预训练模型（RealESRGAN_x4plus.pth）。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云 实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大数据#算力租赁#大模型#深度学习#人工智能#算力变现
请注意，在某些情况下，RealESRGAN仍然可能失败，因为现实世界的退化确实太复杂了。
此外，它在人脸、文本等方面可能表现不佳，稍后会进行优化。
Real-ESRGAN将是一个长期支持的项目（在我目前的计划中😃）。它将在我的业余时间不断更新。
以下是近期的待办事项列表：

1. 为人脸优化
2. 优化文本
3. 优化动漫图像
4. 支持更多秤
5. 支持可控的恢复强度

安装

使用 “社区镜像” “Real-ESRGAN-v0.2.5.0” 创建高可用云GPU实例

快速推理

1. 点击 “JupyterLab”， 进入实例web控制台

   

2. 点击 “终端”，进入命令行

   

3. 在命令行中执行以下命令，完成推理。结果在results文件夹中。

   

# 命令：推断一般图像
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance

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# 命令：推理动漫图像
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus_anime_6B -i inputs

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# 命令：推理动漫视频
cd /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN && python inference_realesrgan_video.py -i inputs/video/onepiece_demo.mp4 -n realesr-animevideov3 -s 2 --suffix outx2

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1. 查看结果

• 双击 Jupyter 左侧目录，依次进入 “/opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/results”

  

• 双击左侧图片，可打开预览

  视频不支持预览，需下载到本地播放

• 生成后的视频和图片下载： 选中 Jupyter 左侧图片或视频，右键即可下载到本地

python脚本的使用

您可以使用X4模型进行任意输出大小，参数为outscale。在Real-ESRGAN输出后，该程序将进一步执行廉价的调整大小操作。

Usage: python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i infile -o outfile [options]...

A common command: python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i infile --outscale 3.5 --face_enhance

  -h                   show this help
  -i --input           Input image or folder. Default: inputs
  -o --output          Output folder. Default: results
  -n --model_name      Model name. Default: RealESRGAN_x4plus
  -s, --outscale       The final upsampling scale of the image. Default: 4
  --suffix             Suffix of the restored image. Default: out
  -t, --tile           Tile size, 0 for no tile during testing. Default: 0
  --face_enhance       Whether to use GFPGAN to enhance face. Default: False
  --fp32               Use fp32 precision during inference. Default: fp16 (half precision).
  --ext                Image extension. Options: auto | jpg | png, auto means using the same extension as inputs. Default: auto

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用户本地图片和视频推理

1. 上传本地文件到服务器

在 Jupyter 页面，依次双击左侧目录进入到指定路径，点击上传按钮选择本地文件并上传

• 上传图片，进入： /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/inputs
• 上传视频，进入： /opt/Re-2.5.0/Real-ESRGAN/inputs/video

1. 执行上文中 “快速推理” 相关命令

案例

左侧为优化后图片，右侧为优化前

原视频尺寸： 640 * 480， 生成视频尺寸： 1280 * 960