基本信息标题：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticData简称：Real-ESRGAN时间：17Aug2021

本作品算法模型选用的是Real-ESRGAN。Real-ESRGAN是基

目录一.引言二.Real-ESRGAN理论1.模型简介2.经典退化模型◆退化过程全览◆K-高斯滤波◆N-噪声◆↓r-Resize◆jpeg-压缩3.高阶退化模型4.环形和超调伪影5.网络结构◆ESRGAN

引言二.服务构建1.主函数upload_gif2.文件接收3.专属目录4.图像修复5.gif2mp46.mp42gif7.图像返回三.服务测试1.服务启动2.服务调用四.总结一.引言前面我们介绍了如何使用Real-ESRGAN

Real-ESRGAN是超分自然场景图和动漫图，视频也可以，项目地址：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/tree/master安装python包：basicsr

1前言图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现，包括插值算法、深度学习等。其中，深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。目前应用较多的

具体解决方法：本文这里是复现Real-ESRGAN，在执行代码的命令后添加“--fp32”即

对比近3年，有影响力的人脸修复工程Real-ESRGAN工程地址：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN效果：人脸增强部分，调用的GFPGAN.GFPGAN工程地址

本篇博客介绍了对抗生成网络GAN在图像超分辨领域的应用，包括(SRGAN,ESRGAN,BSRGAN,Real-ESRGAN),详细介绍了论文内容，方法，网络结构并对其做了相关总结。

Real-ESRGAN全名为EnhancedSuper-ResolutionGAN：增强的超分辨率的对抗生成网络，是由腾讯ARC实验室发布的一个盲图像超分辨率模型，它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法

目录一、介绍二、重点创新1.ESRGAN2.Real-ESRGAN三、生成器结构1.整体结构2.RRDB结构四、判别器结构五、高阶退化模型六、损失函数1.生成模型损失函数2.判别模型损失函数一、介绍超分辨率(Super-Resolution)指通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程。通俗的说就是在保持原图像清晰度不变的前提下，将图像放大。使用

经典图像超分辨率算法Real-ESRGAN先来看下GAN来应用到图像超分辨率的经典方法Real-ESRGAN。

Real-ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGAN：增强的超分辨率的对抗生成网络，对于GAN相信大家都比较熟悉，前有阿尔法狗，现有很多GAN的延伸版本，StyleGAN1~3

这就是最近在推特上火了StableDiffusion视频版2.0.它能够通过Real-ESRGAN进行上采样，让生成画面达到4倍超分。要知道，之前StableDiffusion生

内容一览：Real-ESRGAN是ESRGAN升级之作，主要有三点创新：提出高阶退化过程模拟实际图像退化，使用光谱归一化U-Net鉴别器增加鉴别器的能力，以及使用纯合成数据进行训练。

老照片修复神器如何发现黑科技（qiong(穷)o(╯□╰)o）1.克隆开源的GFPGAN项目2.安装依赖包3.使用方法(修复人脸)3-1.默认只修复人脸执行windowscmd命令：3-2.使用Real-ESRGAN

0.前言本文为ESRGAN的扩展，提出一个能够完全在合成数据上训练的面向真实场景的超分模型——Real-ESRGAN。

这里以超分辨率模型Real-ESRGAN为例介绍3种方式将PyTorch模型转为TensorRT优化的模型并测试性能。

文章目录@[TOC]1、CUDA2、Anaconda33、cuDNN和Pytorch安装这里值得注意的是(30系显卡安装Pytorch时)：4、FluentTerminal5、Real-ESRGAN算法的部署运行安装上手运行

BlindSuper-Resolution：盲超分辨率Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticData——

正文开始目录创新点重点提要数据集构建First-orderHigh-ordersincfilter网络结构生成网络对抗网络光谱标准正则化训练实验数据论文：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticDa

一、简介Real-ESRGAN是腾讯ARC实验室发表超分辨率算法，目标是开发出实用的图像/视频修复算法。ESRGAN的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景。

1.介绍在单张图片超分辨率(SingleImageSuper-resolution)的问题中，许多方法都采用传统的Bicubic方法实现降采样，但是这与现实世界的降采样情况不同，太过单一。盲超分辨率(BlindSuper-resolution)旨在恢复未知且复杂的退化的低分辨率图像。根据其使用的降采样方式不同，可以分为显式建模(explicitmodeling)和隐式建模(implicitmode

网络和训练ESRGAN生成器光谱归一化(SN)U-Net鉴别器3.论文中效果三、项目使用可执行文件（不支持所有函数，在跑起来很简单）pytorch项目（需要配环境，但可以自己训练、微调）总结前言本文记录论文【Real-ESRGAN

生成器：采用与ESRGAN[50]相同的生成器(SR网络)，即一个具有多个残差-残差密集块(RRDB)的深网络，如图4所示。我们还扩展了原来×4ESRGAN架构，以执行以×2和×1为比例因子的超分辨率。由于ESRGAN是一个重型网络，我们首先使用像素unshuffle(pixel-shuffle[42]的逆操作)来减少空间大小，并在将输入输入到主ESRGAN架构之前扩大通道大小。因此，大多数计算都

目录前言一.模型解读二.模型训练三.VS2019运行C++预测附一.VS2019运行C++预测附二.real-esrgan代码解读前言超分辨率修复、重建是采用低分辨率（LR）输入并将其提高到高分辨率的任务

1.模型介绍1.1退化模型首先训练数据使用了2个first-order：最后一步加入了振铃和过冲现象：1.2SRCNN将CNN用到超分领域的第一篇文章：论文中卷积核和通道数的实验设置为：1.3SRGANSRGAN将GAN引入超分领域，用于解决如下问题：1）高频细节(high-frequencydetails)的丢失，整体图像过于平滑/模糊；2）与人的视觉感知不一致，超分图像的精确性与人的期望不匹配

论文标题：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticData论文地址：https://arxiv.org/abs

契源想必每个自媒体行业从业者都面临过这样一种情况：从网络上找到一张素材做封面，然而素材图片往往太模糊。那么，有没有办法对其进行高清修复呢？这就是计算机视觉领域的子领域图像超分所研究的主要问题。在我的专业课上，曾使用复现过图像超分领域的两个经典算法SRCNN和FSRCNN，但是效果一般。具体内容可以参见我之前写的博文：https://zstar.blog.csdn.net/article/detai

这就是最近在推特上火了StableDiffusion视频版2.0.它能够通过Real-ESRGAN进行上采样，让生成画面达到4倍超分。要知道，之前StableDiffusion生成

项目github地址：GitHub-xinntao/Real-ESRGAN:Real-ESRGANaimsatdevelopingPracticalAlgorithmsforGeneralImage/Video