Automatic项目中RealESRGAN 4x+ Anime6B模型在OpenVINO后端的问题分析

问题现象

在Automatic项目中使用RealESRGAN 4x+ Anime6B模型进行图像超分辨率处理时，当连续对同一图像进行两次放大操作后，输出图像会出现重复或偏移的图块现象。控制台会显示大量错误信息，而API虽然返回看似成功的响应，但实际上返回的是损坏的图像数据。

错误表现

从日志中可以观察到几个关键错误：

1. 张量形状不匹配错误：模型期望的输入形状为[1,64,208,200]，但实际接收到的张量形状为(1.64.208.208)和(1.64.208.146)，导致无法设置输入张量。

2. 尺寸扩展错误：当尝试将张量从396扩展到768时出现维度不匹配，目标尺寸为[1, 3, 768, 768]，而实际张量尺寸为[3, 768, 396]。

技术背景

RealESRGAN是一种基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率模型，专门用于提升动漫风格图像的分辨率。OpenVINO是Intel开发的推理工具包，用于优化和加速深度学习模型在Intel硬件上的运行。

问题根源

1. OpenVINO后端兼容性问题：目前Automatic项目中，只有ESRGAN模型被官方支持在OpenVINO后端上运行。RealESRGAN虽然与ESRGAN有相似之处，但在模型结构和输入输出处理上存在差异，导致与OpenVINO后端不完全兼容。

2. 动态形状处理不足：模型在连续处理不同尺寸图像时，OpenVINO后端对动态形状的支持不足，导致后续处理出现张量形状不匹配的问题。

3. 编译优化问题：当启用upscaler编译时，OpenVINO会尝试对模型进行特定优化，这可能引入与RealESRGAN模型不兼容的优化策略。

解决方案

1. 禁用upscaler编译：通过禁用编译选项，系统将回退到使用PyTorch CPU后端，虽然性能可能有所下降，但能保证功能正常。

2. 等待官方支持更新：关注项目更新，待官方增加对RealESRGAN的OpenVINO支持后再启用相关功能。

3. 手动调整输入尺寸：确保所有输入图像尺寸符合模型预期，避免动态尺寸变化带来的问题。

最佳实践建议

对于需要使用RealESRGAN模型的用户，建议：

• 在配置中明确禁用OpenVINO后端
• 单次处理完成后重新初始化模型实例
• 批量处理时保持输入图像尺寸一致
• 考虑使用GPU加速的PyTorch后端替代OpenVINO

总结

这一问题凸显了深度学习模型部署中后端兼容性的重要性。虽然OpenVINO提供了性能优势，但模型特定性优化可能导致兼容性问题。用户在使用时应根据具体模型选择合适后端，并在性能与兼容性之间做出权衡。