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图片超分

针对图片分辨率提升，PaddleGAN提供了RealSR、ESRGAN、LESRCNN三种模型。接下来将介绍模型预测方式。

RealSR

完整模型教程

RealSR模型通过估计各种模糊内核以及实际噪声分布，为现实世界的图像设计一种新颖的真实图片降采样框架。基于该降采样框架，可以获取与真实世界图像共享同一域的低分辨率图像。并且提出了一个旨在提高感知度的真实世界超分辨率模型。对合成噪声数据和真实世界图像进行的大量实验表明，该模型能够有效降低了噪声并提高了视觉质量。

ppgan.apps.RealSRPredictor(output='output', weight_path=None)

参数

  • output (str，可选的): 输出的文件夹路径，默认值：output.
  • weight_path (None，可选的): 载入的权重路径，如果没有设置，则从云端下载默认的权重到本地。默认值：None。

使用方式

1. API预测

from ppgan.apps import DeepRemasterPredictor
deep_remaster = DeepRemasterPredictor()
deep_remaster.run("docs/imgs/先烈.jpg")  #原图片所在路径

2. 命令行预测

!python applications/tools/video-enhance.py --input /home/aistudio/Peking_input360p_clip6_5s.mp4 \ #原视频路径
                               --process_order DeepRemaster \ #对原视频处理的顺序
                               --output output_dir #成品视频所在的路径

ESRGAN

完整模型教程

目前ESRGAN还未封装为API供开发者们使用，因此如需使用模型，可下载使用：

模型 数据集 下载地址
esrgan_psnr_x4 DIV2K esrgan_psnr_x4
esrgan_x4 DIV2K esrgan_x4

LESRCNN

完整模型教程

目前LESRCNN还未封装为API供开发者们使用，因此如需使用模型，可下载使用：

模型 数据集 下载地址
lesrcnn_x4 DIV2K lesrcnn_x4

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