InvSR: проект суперразрешения изображений с открытым исходным кодом для улучшения качества разрешения изображений

Общее введение

InvSR - это инновационный проект с открытым исходным кодом, основанный на методах диффузионной инверсии и позволяющий преобразовывать изображения низкого разрешения в высококачественные изображения высокого разрешения. Проект использует богатые предварительные знания об изображении, заложенные в предварительно обученной крупномасштабной диффузионной модели, и поддерживает произвольный шаг дискретизации в диапазоне от 1 до 5 шагов благодаря гибкому механизму дискретизации, что значительно повышает эффективность обработки при сохранении качества изображения. Проект использует SD-Turbo в качестве базовой модели и обучает специальную сеть предсказания шума для достижения эффективного и гибкого процесса обработки изображений с суперразрешением. invSR не только подходит для академических исследований, но и может быть применен для практических нужд обработки изображений, и является инструментом с открытым исходным кодом, обладающим как инновациями, так и практичностью.

условно

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

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

Опыт работы: https://replicate.com/zsyoaoa/invsr

Список функций

• Поддержка обработки изображений с суперразрешением в любое количество этапов
• Повышение качества изображений с помощью диффузионной инверсии
• Интеграция предварительно обученных моделей SD-Turbo
• Обеспечить гибкие механизмы отбора проб
• Поддержка пакетной обработки изображений
• Предоставление предварительно обученных сетевых моделей прогнозирования шума
• Поддержка открытого исходного кода для обучения и модификации
• Поддержка ввода и вывода изображений в различных форматах
• Предоставление подробных результатов оценки и показателей эффективности
• Включает в себя полную документацию процесса обучения

Использование помощи

1. конфигурация окружающей среды

Прежде всего, необходимо убедиться, что ваша система соответствует следующим требованиям:

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• Поддержка CUDA (рекомендуется ускорение GPU)

2. Этапы установки

1. Хранилище проектов клонирования:

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

2. Установите пакеты зависимостей:

pip install -r requirements.txt

3. Загрузите предварительно обученную модель:
   Посетите страницу выпуска проекта, чтобы загрузитьnoise_predictor_sd_turbo_v5.pthфайл модели и поместите его в указанный каталог.

3. Методы использования

Основное использование

1. Подготовьте входное изображение:

• Поддержка распространенных форматов изображений (jpg, png и т. д.)
• Поместите обрабатываемое изображение в папку ввода

2. Запустите обработку с суперразрешением:

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

Дополнительные настройки параметров

• --sampling_steps: Установите количество шагов выборки (1-5), чем больше значение, тем лучше качество, но дольше время обработки.
• --scale: Настройка увеличения
• --seed: Установка случайных семян для обеспечения воспроизводимости результатов

4. Рекомендации по оптимизации производительности

• При работе с большими изображениями рекомендуется использовать куски.
• Регулируйте размер партии (batch_size) при нехватке памяти GPU
• Шаг выборки и скорость обработки могут быть сбалансированы в соответствии с реальными потребностями

5. часто задаваемые вопросы

1. Недостаточно памяти:

• Уменьшение размера обрабатываемых изображений
• Уменьшить размер партии
• Использование режима разбивки на части

2. Оптимизация скорости обработки:

• Сокращение количества этапов отбора проб
• Использование ускорения GPU
• Включить пакетный режим

3. Повышается качество выпускаемой продукции:

• Увеличьте количество шагов выборки
• Настройка параметров модели
• Используйте входные изображения более высокого качества

6. Расширенное использование

• Поддержка индивидуального обучения: вы можете использовать собственные наборы данных для тонкой настройки модели
• Пакетный режим: поддерживает одновременную обработку нескольких изображений
• Интеграционный API: Предоставление интерфейса Python API для легкой интеграции в другие проекты.