【免费下载】 Real-ESRGAN图像超分模型安装与使用教程

简介

Real-ESRGAN是一个基于深度学习的图像超分辨率重建模型，能够显著提高图像的分辨率和清晰度。本教程详细介绍了Real-ESRGAN的安装和使用方法，适用于Python开发者和对图像处理感兴趣的用户。

安装步骤

1. 环境准备

• Python >= 3.7 (推荐使用Anaconda或Miniconda)
• PyTorch >= 1.7

2. 项目安装

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
   cd Real-ESRGAN
   

2. 安装依赖库：

   pip install basicsr
   pip install facexlib
   pip install gfpgan
   pip install -r requirements.txt
   python setup.py develop
   

3. 模型下载

下载预训练模型并将其放置在项目文件夹的weights目录中。

使用方法

1. 图片超分

运行以下命令进行图片超分：

python inference_realesrgan.py -i inputs -o results

2. 视频超分

运行以下命令进行视频超分：

python inference_realesrgan_video.py -i inputs -o results

参数说明

• -i 或 --input：输入图像或文件夹路径。
• -o 或 --output：输出文件夹路径。
• -n 或 --model_name：指定使用的模型名称。
• -s 或 --outscale：指定最终的放大倍数。
• -t 或 --tile：指定瓦片大小，0表示无瓦片。
• --face_enhance：使用GFPGAN增强人脸。

示例

假设你有一个名为input.jpg的图片，想要将其分辨率提高4倍，可以使用以下命令：

python inference_realesrgan.py -i input.jpg -o output -s 4

注意事项

• 如果遇到CUDA内存不足的问题，可以尝试减小--tile的值。
• 使用--face_enhance参数可以增强人脸细节，但会增加计算时间。

参考

本教程基于Real-ESRGAN项目，更多详细信息请参考项目官方文档。