# 图片超分 针对图片分辨率提升,PaddleGAN提供了[RealSR](#RealSR)、[ESRGAN](#ESRGAN)、[LESRCNN](#LESRCNN)三种模型。接下来将介绍模型预测方式。 ## RealSR [完整模型教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/tutorials/single_image_super_resolution.md) [RealSR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/apis/apps.md#ppganappsrealsrpredictor)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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/tutorials/single_image_super_resolution.md) 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](https://paddlegan.bj.bcebos.com/models/esrgan_psnr_x4.pdparams) | esrgan_x4 | DIV2K | [esrgan_x4](https://paddlegan.bj.bcebos.com/models/esrgan_x4.pdparams) ## LESRCNN [完整模型教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/tutorials/single_image_super_resolution.md) 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](https://paddlegan.bj.bcebos.com/models/lesrcnn_x4.pdparams) ### 在线项目体验 **1. [老北京城影像修复](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1161285)** **2. [PaddleGAN ❤️ 520特辑](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1956943?channelType=0&channel=0)**