RealESRGAN是一種用於超解析度圖像合成的深度學習模型,通過其高質量的圖像生成效果,可用於增強圖像的清晰度和細節。本文將對RealESRGAN進行詳細闡述,包括其工作原理、模型架構、使用案例以及如何在 Python 代碼中使用其來提高圖像質量。
一、RealESRGAN-NCNN-Vulkan
RealESRGAN一種基於EnhancedSRGAN的模型,具有更好的超解析度性能。RealESRGAN-NCNN-Vulkan是集成到NCNN框架中實現的版本,可通過Vulkan API在GPU上進行加速。下面是使用RealESRGAN-NCNN-Vulkan的代碼示例:
import cv2
import numpy as np
import ncnn
class RealESRGAN():
def __init__(self, model_path, gpu):
self.gpu = gpu
self.net = ncnn.Net()
self.net.opt.use_vulkan_compute = True
self.net.opt.use_fp16_packed = True
self.net.load_param(model_path + ".param")
self.net.load_model(model_path + ".bin")
def process(self, img):
sr_img = img.copy()
h, w, c = sr_img.shape
batch_img = ncnn.Mat(w, h, c, sr_img)
ex = ncnn.Mat()
if self.gpu:
ex.opt.use_vulkan_compute = True
ex.opt.use_fp16_packed = True
self.net.set_vulkan_device(0)
self.net.input("input.1", batch_img)
self.net.extract("67", ex)
if not self.gpu:
sr_img = ex.to_numpy()
else:
sr_img = ex.to_pixels(dimension_order = ncnn.PixelFmt_BGR)
return sr_img
二、Real Estate
RealESRGAN是由研究者成對的科學家和工程師基於EnhancedSRGAN模型的改進版本。它主要用於反向估計處理程序,這可以更好地融合低解析度和高解析度的前向進程。該領域還有許多其他的追求著,例如通過模擬訓練來最大化精度。RealESRGAN旨在提供能夠產生最佳結果的模型,以便真正實現超解析度處理。
三、Reagan
Reagan實際上是Real ES RGAN的縮寫,該模型是基於ESRGAN模型的改進版本,因此它是真正適用於圖像超解析度處理的模型。Reagan優化了以前版本的模型結構,並提出了一種新的訓練策略,因此它可以產生更好的結果。
四、模型架構
模型架構如下圖所示:
該模型的輸入平均值為[0.5,0.5,0.5],標準偏差為[0.5,0.5,0.5],其中LR為低解析度圖像,由於通道數可以為3或1,因此可以處理彩色或灰度圖片。
五、使用案例
下面是一個使用RealESRGAN模型對圖像進行超解析度處理的簡單示例:
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from ISR.models import RDN
model = RDN(weights='psnr-small')
img = cv2.imread('test.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
sr_img = model.predict(img)
sr_img = np.clip(sr_img, 0, 255).astype(np.uint8)
sr_img = cv2.cvtColor(sr_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
plt.imshow(sr_img)
plt.show()
此示例中,我們使用RDN模型,對圖像進行超解析度處理。該模型會載入預先訓練的權重,使用模型對圖像進行推斷,並輸出超解析度圖像。最後,我們使用Matplotlib預覽輸出圖像。
本文詳細介紹了RealESRGAN,包括其工作原理、模型架構、使用案例以及如何在Python代碼中使用其來提高圖像質量。RealESRGAN是一款非常強大的模型,可以幫助您提高圖像質量和增強細節。如果您要進行類似的操作,可按照此文中提供的示例。「
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/152755.html