InvSR : Projet open source de super-résolution d'images pour améliorer la qualité de la résolution d'images

Introduction générale

InvSR est un projet innovant de super-résolution d'images à code source ouvert basé sur des techniques d'inversion de diffusion capables de convertir des images à faible résolution en images de haute qualité et à haute résolution. Le projet tire parti de la riche connaissance préalable de l'image intégrée dans le modèle de diffusion à grande échelle pré-entraîné, et prend en charge un pas d'échantillonnage arbitraire allant de 1 à 5 pas grâce à un mécanisme d'échantillonnage flexible, ce qui améliore considérablement l'efficacité du traitement tout en préservant la qualité de l'image. Le projet adopte SD-Turbo comme modèle de base et entraîne un réseau de prédiction du bruit spécifique pour réaliser un processus de traitement de super-résolution d'image efficace et flexible. invSR n'est pas seulement adapté à la recherche universitaire, mais peut également être appliqué à des besoins pratiques de traitement d'image, et est un outil open source à la fois innovant et pratique.

en probation

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

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

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

Liste des fonctions

• Prise en charge du traitement de la super-résolution des images en un nombre illimité d'étapes
• Amélioration de la qualité des images grâce à l'inversion de diffusion
• Intégration de modèles SD-Turbo pré-entraînés
• Fournir des mécanismes d'échantillonnage flexibles
• Prise en charge du traitement d'images par lots
• Fournir des modèles de réseaux de prédiction du bruit pré-entraînés
• Support open source pour une formation et des modifications personnalisées
• Prise en charge de plusieurs formats d'image en entrée et en sortie
• Fournir des résultats d'évaluation détaillés et des mesures de performance
• Inclut une documentation complète du processus de formation

Utiliser l'aide

1. configuration de l'environnement

La première chose à faire est de vous assurer que votre système répond aux exigences suivantes :

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• Prise en charge de CUDA (accélération GPU recommandée)

2. les étapes de l'installation

1. Clonage de l'entrepôt de projets :

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

2. Installer les paquets de dépendances :

pip install -r requirements.txt

3. Télécharger le modèle pré-entraîné :
   Visitez la page de publication du projet pour téléchargernoise_predictor_sd_turbo_v5.pthet le placer dans le répertoire spécifié.

3. les méthodes d'utilisation

Utilisation de base

1. Préparer l'image d'entrée :

• Prise en charge des formats d'image courants (jpg, png, etc.)
• Placer l'image à traiter dans le dossier d'entrée

2. Exécuter le traitement de super-résolution :

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

Paramètres avancés

• --sampling_stepsPlus la valeur est élevée, meilleure est la qualité, mais plus long est le temps de traitement.
• --scale: Réglage de l'agrandissement
• --seedLes résultats de l'analyse de l'impact sur l'environnement et la santé publique : La mise en place de semences aléatoires pour garantir des résultats reproductibles

4) Recommandations pour l'optimisation des performances

• Pour les images de grande taille, il est recommandé de procéder à un découpage en morceaux.
• Ajuster la taille du lot lorsque la mémoire du GPU est faible
• Les étapes d'échantillonnage et la vitesse de traitement peuvent être équilibrées en fonction des besoins réels

5. questions fréquemment posées

1. Mémoire insuffisante :

• Réduction de la taille des images traitées
• Réduire la taille du lot
• Utilisation du mode de découpage en morceaux

2. Optimisation de la vitesse de traitement :

• Nombre réduit d'étapes d'échantillonnage
• Utilisation de l'accélération GPU
• Activer le mode batch

3. La qualité de la production est améliorée :

• Augmenter le nombre de pas d'échantillonnage
• Ajustement des paramètres du modèle
• Utiliser des images d'entrée de meilleure qualité

6. utilisation avancée

• Prise en charge de la formation personnalisée : vous pouvez utiliser votre propre ensemble de données pour affiner le modèle.
• Mode batch : permet le traitement simultané de plusieurs images
• API d'intégration : fournir une interface API Python pour faciliter l'intégration dans d'autres projets.