InvSR: Proyecto de superresolución de imágenes de código abierto para mejorar la calidad de la resolución de imágenes.

Introducción general

InvSR es un innovador proyecto de código abierto de superresolución de imágenes basado en técnicas de inversión de la difusión capaces de convertir imágenes de baja resolución en imágenes de alta calidad y resolución. El proyecto aprovecha el rico conocimiento previo de la imagen incorporado en el modelo de difusión a gran escala preentrenado, y admite un paso de muestreo arbitrario que oscila entre 1 y 5 pasos mediante un mecanismo de muestreo flexible, lo que mejora enormemente la eficiencia del procesamiento al tiempo que mantiene la calidad de la imagen. El proyecto adopta SD-Turbo como modelo base, y entrena una red específica de predicción de ruido para lograr un proceso de procesamiento de superresolución de imágenes eficiente y flexible. invSR no sólo es adecuado para la investigación académica, sino que también puede aplicarse a las necesidades prácticas de procesamiento de imágenes, y es una herramienta de código abierto con innovación y practicidad.

en libertad condicional

https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR

https://colab.research.google.com/drive/1hjgCFnAU4oUUhh9VRfTwsFN1AiIjdcSR?usp=sharing

Experiencia: https://replicate.com/zsyoaoa/invsr

Lista de funciones

• Admite el procesamiento de superresolución de imágenes en cualquier número de pasos
• Mejora de la calidad de imagen mediante inversión de la difusión
• Integración de modelos SD-Turbo preentrenados
• Proporcionar mecanismos de muestreo flexibles
• Admite el procesamiento de imágenes por lotes
• Proporcionar modelos de red de predicción de ruido preentrenados
• Soporte de código abierto para formación y modificación a medida
• Admite múltiples formatos de imagen de entrada y salida
• Proporcionar resultados de evaluación e indicadores de rendimiento detallados
• Incluye documentación completa del proceso de formación

Utilizar la ayuda

1. Configuración medioambiental

Lo primero que tienes que hacer es asegurarte de que tu sistema cumple los siguientes requisitos:

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• Compatibilidad con CUDA (se recomienda aceleración en la GPU)

2. Pasos de la instalación

1. Almacén de proyectos de clonación:

git clone https://github.com/zsyOAOA/InvSR.git
cd InvSR

2. Instale los paquetes de dependencia:

pip install -r requirements.txt

3. Descargue el modelo preentrenado:
   Visite la página de publicación del proyecto para descargarnoise_predictor_sd_turbo_v5.pthy colocarlo en el directorio especificado.

3. Modalidades de utilización

Uso básico

1. Prepare la imagen de entrada:

• Compatibilidad con los formatos de imagen habituales (jpg, png, etc.)
• Colocar la imagen a procesar en la carpeta de entrada

2. Ejecute el procesamiento de superresolución:

python inference.py --input_path input_image.jpg --output_path output_image.jpg

Configuración avanzada de parámetros

• --sampling_stepsAjuste el número de pasos de muestreo (1-5); cuanto mayor sea el valor, mejor será la calidad, pero mayor será el tiempo de procesamiento.
• --scale: Ajuste del aumento
• --seed: Establecimiento de semillas aleatorias para garantizar resultados reproducibles

4. Recomendaciones para optimizar el rendimiento

• Para imágenes de gran tamaño, se recomienda la fragmentación.
• Ajuste batch_size cuando la memoria de la GPU sea escasa
• Los pasos de muestreo y la velocidad de procesamiento se pueden equilibrar en función de las necesidades reales

5. Preguntas más frecuentes

1. Memoria insuficiente:

• Reducir el tamaño de las imágenes procesadas
• Reducir tamaño_lote
• Utilizar el modo de fragmentación

2. Optimización de la velocidad de procesamiento:

• Reducción del número de pasos de muestreo
• Uso de la aceleración por GPU
• Activar el modo por lotes

3. Se mejora la calidad de la producción:

• Aumentar el número de pasos de muestreo
• Ajuste de los parámetros del modelo
• Utilice imágenes de entrada de mayor calidad

6. Uso avanzado

• Formación personalizada: puede utilizar su propio conjunto de datos para ajustar el modelo.
• Modo por lotes: admite el procesamiento simultáneo de varias imágenes
• API de integración: proporciona una interfaz API Python para facilitar la integración en otros proyectos.