InvSR: Projeto de super-resolução de imagem de código aberto para melhorar a qualidade da resolução da imagem

Introdução geral

O InvSR é um projeto inovador de super-resolução de imagem de código aberto baseado em técnicas de inversão de difusão capazes de converter imagens de baixa resolução em imagens de alta resolução e alta qualidade. O projeto aproveita o rico conhecimento prévio da imagem incorporado no modelo de difusão em larga escala pré-treinado e oferece suporte a uma etapa de amostragem arbitrária que varia de 1 a 5 etapas por meio de um mecanismo de amostragem flexível, o que melhora muito a eficiência do processamento, mantendo a qualidade da imagem. O projeto adota o SD-Turbo como modelo básico e treina uma rede de previsão de ruído específica para obter um processo de processamento de super-resolução de imagem eficiente e flexível. O invSR não é adequado apenas para pesquisas acadêmicas, mas também pode ser aplicado às necessidades práticas de processamento de imagens, sendo uma ferramenta de código aberto com inovação e praticidade.

em liberdade condicional

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

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

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

Lista de funções

• Oferece suporte ao processamento de super-resolução de imagens em qualquer número de etapas
• Aprimoramento da qualidade da imagem usando inversão de difusão
• Integração de modelos SD-Turbo pré-treinados
• Fornecer mecanismos flexíveis de amostragem
• Suporta processamento de imagens em lote
• Fornecimento de modelos de rede de previsão de ruído pré-treinados
• Suporte de código aberto para treinamento e modificação personalizados
• Suporte a entrada e saída de vários formatos de imagem
• Fornecer resultados detalhados de avaliação e métricas de desempenho
• Inclui documentação completa do processo de treinamento

Usando a Ajuda

1. configuração ambiental

A primeira coisa que você precisa fazer é garantir que seu sistema atenda aos seguintes requisitos:

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• Suporte a CUDA (recomenda-se a aceleração de GPU)

2. etapas de instalação

1. Clonagem do Project Warehouse:

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

2. Instale os pacotes de dependência:

pip install -r requirements.txt

3. Faça o download do modelo pré-treinado:
   Visite a página de lançamento do projeto para fazer o downloadpreditor_de_ruído_sd_turbo_v5.pthe colocá-lo no diretório especificado.

3. métodos de uso

Uso básico

1. Prepare a imagem de entrada:

• Suporte a formatos de imagem comuns (jpg, png, etc.)
• Coloque a imagem a ser processada na pasta de entrada

2. Execute o processamento de super-resolução:

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

Configurações avançadas de parâmetros

• --sampling_stepsNúmero de etapas de amostragem: Defina o número de etapas de amostragem (1-5); quanto maior o valor, melhor a qualidade, mas maior o tempo de processamento.
• --EscalaAjuste da ampliação
• -sementeDefinição de sementes aleatórias para garantir resultados reproduzíveis

4. recomendações de otimização de desempenho

• Para imagens grandes, recomenda-se a fragmentação.
• Ajustar batch_size quando a memória da GPU estiver baixa
• As etapas de amostragem e a velocidade de processamento podem ser equilibradas de acordo com as necessidades reais

5. perguntas frequentes

1. Memória insuficiente:

• Reduzir o tamanho das imagens processadas
• Reduzir batch_size
• Usando o modo de fragmentação

2. Otimização da velocidade de processamento:

• Número reduzido de etapas de amostragem
• Usando a aceleração de GPU
• Ativar o modo de lote

3. A qualidade da saída é aprimorada:

• Aumentar o número de etapas de amostragem
• Ajuste dos parâmetros do modelo
• Use imagens de entrada de maior qualidade

6. uso avançado

• Suporte para treinamento personalizado: você pode usar seu próprio conjunto de dados para o ajuste fino do modelo
• Modo em lote: suporta o processamento simultâneo de várias imagens
• API de integração: forneça uma interface de API Python para facilitar a integração em outros projetos.