Real-ESRGAN の動作には,Python,PyTorch,NVIDIA CUDA ツールキットが必要.
超解像 (super resolution) の一手法.2021 年発表.
【文献】
Xintao Wang and Liangbin Xie and Chao Dong and Ying Shan, Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data, International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), https://arxiv.org/abs/2107.10833, 2021.
【関連する外部ページ】
Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
【サイト内の関連ページ】
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
【サイト内の関連ページ】
NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
【関連する外部ページ】
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のコマンドを実行することにより, PyTorch 2.3 (NVIDIA CUDA 11.8 用)がインストールされる. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと(ここでは,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
Real-ESRGAN の GitHUb のページ: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q Real-ESRGAN git clone --recursive https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN cd Real-ESRGAN python -m pip install -U basicsr python -m pip install -U facexlib python -m pip install -U gfpgan python -m pip install -U ffmpeg-python python -m pip install -r requirements.txt python setup.py develop
cd %HOMEPATH% cd Real-ESRGAN mkdir images copy inputs\ADE_val_00000114.jpg images copy inputs\OST_009.png images copy inputs\children-alpha.png images
images 下の画像ファイルを処理する.結果は results に.
--outscales のところで,拡大率を指定.
-n のところで,モデルを指定. モデルは, RealESRGAN_x4plus, RealESRNet_x4plus, RealESRGAN_x4plus_anime_6B, RealESRGAN_x2plus, realesr-animevideov3, realesr-general-x4v3 を指定できる.
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i images -o results --outscale 3 --face_enhance --suffix 4x
それぞれ,上側が処理前,下側が処理後.