real-esrgan 代码
时间: 2023-07-21 13:01:33 浏览: 97
Real-ESRGAN是一种用于图像超分辨率重建的深度学习模型,并具有相应的代码实现。该模型通过对低分辨率图像进行处理,使其能够以更高的分辨率重新构建,提高图像质量。
Real-ESRGAN的代码是基于Python编写的,并使用深度学习框架PyTorch进行实现。代码中包括了预训练的模型权重文件,用于对图像进行超分辨率重建。代码提供了训练和测试的功能,可以根据需要选择不同的参数和模型进行使用。例如,可以选择不同的训练数据集、超分辨率比例和迭代次数等。
在代码中,首先会加载预训练的模型权重,然后将待处理的低分辨率图像输入模型进行处理。模型会对输入图像进行特征提取和映射,然后生成高分辨率的图像输出。最后,可以将生成的结果保存到硬盘上。
Real-ESRGAN的代码不仅提供了超分辨率重建功能,还提供了一些额外的功能,如图片降噪、锐化等。用户可以根据需要对代码进行修改和定制,以适应不同的应用场景。
总而言之,Real-ESRGAN是一种用于图像超分辨率重建的深度学习模型,其代码实现提供了训练和测试功能,并可根据需要进行定制。通过该代码,我们可以实现对低分辨率图像的提升,从而得到更高质量的输出图像。
相关问题
real-ESRGAN
Real-ESRGAN是一种超分辨率网络,全称为Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks。该网络通过训练以PSNR为导向的Real-ESRNet模型,然后以Real-ESRNet的网络参数进行初始化,同时使用L1 loss、perceptual loss和GAN loss作为损失函数来训练最终的Real-ESRGAN网络。
Real-ESRGAN被用作一种图像分辨率修复工具,可以提升照片和动画图片的分辨率。它内置了一个预训练模型,能够将分辨率提高到原来的4倍。虽然Real-ESRGAN是一个命令行工具,但使用起来非常简单,而且效果也非常好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Real-ESRGAN超分辨网络](https://blog.csdn.net/weixin_46515047/article/details/119829454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Real-ESRGAN 深度学习超分辨率重建工具](https://download.csdn.net/download/hq10086/79831404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
Real-ESRGAN
Real-ESRGAN是一个用于图像超分辨率的算法和网络。它的目标是通过训练使用纯合成数据的网络来实现真实世界的盲目超分辨率。论文标题为《Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data》。这个算法是基于ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks)超分辨率网络的改进版本。实际上,Real-ESRGAN的NCNN实现也可以在GitHub上找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AI数字人:让图片变清晰的图像超分辨率模型 Real-ESRGAN](https://blog.csdn.net/lsb2002/article/details/131724463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Real-ESRGAN超分辨网络](https://blog.csdn.net/weixin_46515047/article/details/119829454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法](https://blog.csdn.net/qq_46258063/article/details/126266621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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