Real-ESRGAN | 命令行图片/视频修复工具 V0.2.5.0

以下部分内容来自 Github README


Real-ESRGAN 的目标是开发出实用的图像/视频修复算法
我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练,以使其能被应用于实际的图片修复的场景(顾名思义:Real-ESRGAN)。

使用前后对比图


你可以通过下面这个命令来运行(Windows版本的例子,更多信息请查看对应版本的README.md):

./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 输入图像.jpg -o 输出图像.png -n 模型名字

我们提供了五种模型:

  1. realesrgan-x4plus(默认)
  2. reaesrnet-x4plus
  3. realesrgan-x4plus-anime(针对动漫插画图像优化,有更小的体积)
  4. RealESRGANv2-animevideo-xsx2 (针对动漫视频, X2)
  5. RealESRGANv2-animevideo-xsx4 (针对动漫视频, X4)

你可以通过-n参数来使用其他模型,例如./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈图片.png -n realesrgan-x4plus-anime

可执行文件的用法

Usage: realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i infile -o outfile [options]...

  -h                   show this help
  -v                   verbose output
  -i input-path        input image path (jpg/png/webp) or directory
  -o output-path       output image path (jpg/png/webp) or directory
  -s scale             upscale ratio (4, default=4)
  -t tile-size         tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu
  -m model-path        folder path to pre-trained models(default=models)
  -n model-name        model name (default=realesrgan-x4plus, can be realesrgan-x4plus | realesrgan-x4plus-anime | realesrnet-x4plus)
  -g gpu-id            gpu device to use (default=0) can be 0,1,2 for multi-gpu
  -j load:proc:save    thread count for load/proc/save (default=1:2:2) can be 1:2,2,2:2 for multi-gpu
  -x                   enable tta mode
  -f format            output image format (jpg/png/webp, default=ext/png)

由于这些exe文件会把图像分成几个板块,然后来分别进行处理,再合成导出,输出的图像可能会有一点割裂感(而且可能跟PyTorch的输出不太一样)

The major update: 🎉

✅ We update the RealESRGAN AnimeVideo-v3 model, which can achieve better results with a faster inference speed.
The improvements are:

  • better naturalness
  • Fewer artifacts
  • more faithful to the original colors
  • better texture restoration
  • better background restoration

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3 条回复 A文章作者 M管理员
  1. 鱼归鱼

    今天看了一个叫备长碳的动漫 用了这个修复的,变得好高清,谢谢楼主,我愿意用我的全部种子作为感谢

  2. user37960

    真牛…

  3. 鱼归鱼

    我去爱了爱了,这个看起来好牛

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