【深度学习】python调用超分Real-ESRGAN_超分realgan

Real-ESRGAN是超分自然场景图和动漫图，视频也可以，项目地址：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/tree/master

安装python包：

basicsr>=1.4.2
facexlib>=0.2.5
gfpgan>=1.3.5
numpy
opencv-python
Pillow
torch>=1.7
torchvision
tqdm
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然后安装：

pip install realesrgan gfpgan
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可以在CLI终端直接用：

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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可以写python脚本调用：

import time

import cv2
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
from realesrgan import RealESRGANer

if __name__ == '__main__':
    outscale = 1.5
    # RealESRGAN_x2plus
    model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=2)
    netscale = 2
    # RealESRNet_x4plus
    # model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
    # netscale = 4
    model_path = 'weights/RealESRGAN_x2plus.pth'

    # restorer
    upsampler = RealESRGANer(
        scale=netscale,
        model_path=model_path,
        dni_weight=1,  # RealESRGAN_x2plus不需要这个参数
        model=model,
        tile=0,
        tile_pad=10,
        pre_pad=0,
        half=True,  # 半精度计算
        gpu_id=0)

    img = cv2.imread("./demo.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
    print(img.shape)

    start_time = time.time()
    try:
        output, _ = upsampler.enhance(img, outscale=outscale)
    except RuntimeError as error:
        print('Error', error)
        print('If you encounter CUDA out of memory, try to set --tile with a smaller number.')
    print("time:", time.time() - start_time)
    print(output.shape)
    cv2.imwrite("./demo2.jpg", output)

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脚本是参考这个文件写的：
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/inference_realesrgan.py

其他介绍

AnimeVideo-v3模型是一个专注于动漫视频处理的小型模型。该模型的目标是通过实际算法实现对图像和视频的高效恢复。具体来说，它是Real-ESRGAN项目的一部分，Real-ESRGAN致力于开发通用图像/视频修复的实用算法。

Real-ESRGAN_x4plus_anime_6B是专门为动漫图像设计的插图模型。这个模型使用Real-ESRGAN框架，通过在纯合成数据上进行训练，实现对动漫图像的高倍超分辨率恢复。该模型的设计目的是提供对动漫插图的强大恢复能力。

项目提供了在线演示和Colab演示，方便用户在不同平台上体验Real-ESRGAN的功能。同时，还提供了适用于Intel/AMD/Nvidia GPU的可移植的Windows/Linux/MacOS可执行文件，使用户能够在本地环境中运行该模型。

Real-ESRGAN项目的核心理念是通过将ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network）技术扩展到实际的图像/视频修复应用中。ESRGAN是一种强大的图像超分辨率算法，Real-ESRGAN通过在纯合成数据上进行训练，使其更适用于实际应用场景。

项目作者感谢用户提供的宝贵反馈和建议，并将所有反馈整理在feedback.md文件中，以不断改进模型的性能和功能。

除了Real-ESRGAN，项目还推荐了其他相关项目，如GFPGAN（用于实际人脸修复的算法）、BasicSR（开源的图像和视频修复工具箱）、facexlib（提供有用的面部相关功能的集合）、HandyView（基于PyQt5的图像查看器）、HandyFigure（论文图形的开源项目）等，为用户提供了更多的选择和工具。