Python玩家使用B站开源项目Real-CUGAN修复动漫图片、视频
发现B站开源了一个可以修复二次元动漫图片、视频的项目，话不多说，看对比图：
原图（600x600）：
2倍超分图（1200x1200）：
4倍超分图（2400x2400）：
B站开源项目Real-CUGAN
- 环境搭建
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- 代码下载
- 模型下载
- PyTorch安装
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- 验证CUDA可用：
- 验证PyTorch可用：
- 安装环境依赖
- 报错
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- 找不到指定的模块
这是提供给有Python基础的人玩的，能玩到什么程度就看各位大佬了。
环境搭建
Real-CUGAN 为Windows用户打包了一个可执行环境。
Windows玩家可参考此博客：【图片、视频修复】Real-CUGAN的简单使用
代码下载
Github项目地址：https://github.com/bilibili/ailab
进入链接地址后可使用如下方法下载源码
注：国内直接访问Github不稳定，可使用代理解决
下载或解压完成后可得到如下文件，Real-CUGAN就是项目文件夹了。
进入项目文件后如图所示（自己玩用这几个文件就够了，大神可以去试着用一下VaporuSynth文件内的东西）：
模型下载
以下是官方提供的超分工具下载链接
百度网盘(提取码ds2a) ｜GithubRelease | 和彩云(提取码tEr1,手机号验证码登录,不限速无需客户端) ｜ GoogleDrive
我使用的是和彩云下载
下载完成后，将解压文件放入项目文件内的模型文件夹内：
PyTorch安装
安装PyTorch时我参考了这篇文章：
conda下安装pytorch最详细教程 // 安装pytorch踩坑记录 // cuda11.5下pytorch安装 // torch.cuda.is_available()输出False解决办法
为了保证PyTorch能成功调用显卡CUDA，需要
1、确定显卡是否支持CUDA（如何查看显卡是否支持CUDA，以及查看CUDA的版本？）
2、确保驱动升级到最新（确保驱动与cuda版本互相支持）
CUDA安装包挺大的，安装的也很慢。
这里用的显卡是NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
CUDA版本是 11.6
验证CUDA可用：
win+R输入cmd进入控制窗同，输入 nvcc -V ，出现如图所示代表成功：
我在手动指定PyTorch版本的时候一直出现无法调用的情况，最终使用PyTorch官方建议的命令才得以解决：
PyTorch官网：https://pytorch.org/
官网提供了多种下载方案，根据自己的需求下载即可（官网还没有CUDA 11.6的版本，所以我选择了最新的11.3版本）：
torch的文件非常大，最大的有1.7G，建议使用虚拟环境安装
验证PyTorch可用：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
# 若返回True，则证明CUDA可用
以上的配制都是容易出错的，不同的电脑会有所不同，像是torch与CUDA版本不兼容会一直False，当时为了解决这个问题花了不少时间。。。
安装环境依赖
下图是官方给出的环境依赖，torch也就是上面安装的PyTorch，不需要再次安装。
可以根据自己的习惯安装Python库，我习惯用pip直接安装：
pip install numpy opencv-python moviepy
环境的搭建到此完成，想要在自己电脑上正常运行还需要进行调试，可以通过运行upcunet_v3.py超分图片（或运行inference_video.py超分视频），根据报错信息修改代码就行了。
报错
找不到指定的模块
解决方案：Importing the numpy c-extensions failed 解决方案