python 学习笔记24 图片视频修复

这个是python 学习笔记18 GFPGAN人脸(图片)修复_nameerror: name 'fused_act_ext' is not defined-CSDN博客

的后续。

gfpgan衍生出了个Real-ESRGAN，这个更灵活并且能修复一般性图片以及动画，简单上手无门槛。链接如下：

Real-ESRGAN/README_CN.md at master · xinntao/Real-ESRGAN · GitHub

其安装使用和GFPGAN类似，可以参考我上面的链接。

这里另说两个点：

1.免安装版！解压缩后直接放图片或视频在根目录就能处理。

便携版（绿色版）可执行文件

你可以下载支持Intel/AMD/Nvidia显卡的绿色版exe文件： Windows版 / Linux版 / macOS版。

绿色版指的是这些exe你可以直接运行（放U盘里拷走都没问题），因为里面已经有所需的文件和模型了。它不需要 CUDA 或者 PyTorch运行环境。

你可以解压缩后通过命令行工具如cmd，进入到解压缩的目录后，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：

realesrgan-x4plus（默认）
reaesrnet-x4plus
realesrgan-x4plus-anime（针对动漫插画图像优化，有更小的体积）
realesr-animevideov3 (针对动漫视频)

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

更多细节可以参考 Real-ESRGAN-ncnn-vulkan.
注意：可执行文件并没有支持 python 脚本 inference_realesrgan.py 中所有的功能，比如 outscale 选项) .

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

  -h                   show this help
  -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 (can be 2, 3, 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 the pre-trained models. default=models
  -n model-name        model name (default=realesr-animevideov3, can be realesr-animevideov3 | realesrgan-x4plus | realesrgan-x4plus-anime | realesrnet-x4plus)
  -g gpu-id            gpu device to use (default=auto) 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)
  -v                   verbose output

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）