ESRGAN 开源项目推荐 使用代码

ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）是一种基于深度学习的图像超分辨率重建算法，它采用了生成对抗网络（GAN）来生成更清晰、更细节丰富的高分辨率图像。下面是使用ESRGAN的代码示例：

1. 安装必要的依赖库（Python、PyTorch等）：

pip install torch torchvision opencv-python

2. 下载ESRGAN代码和预训练模型：

git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN.git
cd ESRGAN
wget https://github.com/xinntao/ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RRDB_ESRGAN_x4.pth

3. 运行ESRGAN进行图像超分辨率重建：

python test.py --input input.png --model_path RRDB_ESRGAN_x4.pth --output output.png --scale 4

其中，`input.png`是输入图像的路径，`RRDB_ESRGAN_x4.pth`是预训练模型的路径，`output.png`是输出图像的路径，`--scale`参数指定超分辨率重建的倍数。

以上代码只是ESRGAN的基本用法，还有很多参数可以调整，比如网络结构、损失函数、迭代次数等。详细信息可以参考ESRGAN的官方文档和代码。