【要約】
DiffBIRは,画像復元の手法で,低品質な画像を高品質に復元する.Windows上でのインストールでは,TritonのインストールとDiffBIRのセットアップを行う.学習済みモデルを使用して,画像復元を行う.詳細は公式GitHubページで説明されている.
元画像と処理結果
【目次】
【文献】
Xinqi Lin, Jingwen He, Ziyan Chen, Zhaoyang Lyu, Ben Fei, Bo Dai, Wanli Ouyang, Yu Qiao, Chao Dong, DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior, arXiv:2308.15070v1, 2023.
https://arxiv.org/pdf/2308.15070v1.pdf
【関連する外部ページ】
Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
【サイト内の関連ページ】
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
【サイト内の関連ページ】
NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
【関連する外部ページ】
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のコマンドは, PyTorch 2.0 (NVIDIA CUDA 11.8 用) をインストールする. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと(ここでは,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
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【関連する外部ページ】
Windows での FFmpeg のインストール(Windows 上): 別ページ »で説明している.
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
pip install https://huggingface.co/r4ziel/xformers_pre_built/resolve/main/triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q DiffBIR python -m pip install xformers git clone https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR.git cd DiffBIR python -m pip install -U numpy torch torchvision torchaudio xformers pytorch_lightning==1.7.7 torchmetrics==0.11.4 torchdata torchtext einops open-clip-torch omegaconf triton opencv-python-headless scipy matplotlib lpips gradio chardet transformers facexlib --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 mkdir weights cd weights curl -L -O https://huggingface.co/lxq007/DiffBIR/resolve/main/face_full_v1.ckpt curl -L -O https://huggingface.co/lxq007/DiffBIR/resolve/main/face_swinir_v1.ckpt curl -L -O https://huggingface.co/lxq007/DiffBIR/resolve/main/general_full_v1.ckpt curl -L -O https://huggingface.co/lxq007/DiffBIR/resolve/main/general_swinir_v1.ckpt
エラーメッセージが出ないこと
DiffBIR の公式の GitHub のページ: https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR に従う
公開されている学習済みモデルを用いて実行する. 画像復元したい画像ファイルは,inputs/demo/general に置く. 画像復元の結果は,out に置かれる.
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;. cd %HOMEPATH% cd DiffBIR python inference.py ^ --input inputs/demo/general ^ --config configs/model/cldm.yaml ^ --ckpt weights/general_full_v1.ckpt ^ --reload_swinir --swinir_ckpt weights/general_swinir_v1.ckpt ^ --steps 50 ^ --sr_scale 4 ^ --image_size 512 ^ --color_fix_type wavelet --resize_back ^ --output out ^ --device cuda
元画像
処理結果
元画像
処理結果
cd %HOMEPATH%\DiffBIR mkdir invideo notepad diffbirvideo.py
このプログラムは, 公式の GitHub のレポジトリで公開されていたものを変更している.
from typing import List, Tuple, Optional import os import math from argparse import ArgumentParser, Namespace import numpy as np import torch import einops import pytorch_lightning as pl from PIL import Image from omegaconf import OmegaConf from ldm.xformers_state import disable_xformers from model.spaced_sampler import SpacedSampler from model.cldm import ControlLDM from model.cond_fn import MSEGuidance from utils.image import auto_resize, pad from utils.common import instantiate_from_config, load_state_dict from utils.file import list_image_files, get_file_name_parts @torch.no_grad() def process( model: ControlLDM, control_imgs: List[np.ndarray], steps: int, strength: float, color_fix_type: str, disable_preprocess_model: bool, cond_fn: Optional[MSEGuidance], tiled: bool, tile_size: int, tile_stride: int ) -> Tuple[List[np.ndarray], List[np.ndarray]]: """ Apply DiffBIR model on a list of low-quality images. Args: model (ControlLDM): Model. control_imgs (List[np.ndarray]): A list of low-quality images (HWC, RGB, range in [0, 255]). steps (int): Sampling steps. strength (float): Control strength. Set to 1.0 during training. color_fix_type (str): Type of color correction for samples. disable_preprocess_model (bool): If specified, preprocess model (SwinIR) will not be used. cond_fn (Guidance | None): Guidance function that returns gradient to guide the predicted x_0. tiled (bool): If specified, a patch-based sampling strategy will be used for sampling. tile_size (int): Size of patch. tile_stride (int): Stride of sliding patch. Returns: preds (List[np.ndarray]): Restoration results (HWC, RGB, range in [0, 255]). stage1_preds (List[np.ndarray]): Outputs of preprocess model (HWC, RGB, range in [0, 255]). If `disable_preprocess_model` is specified, then preprocess model's outputs is the same as low-quality inputs. """ n_samples = len(control_imgs) sampler = SpacedSampler(model, var_type="fixed_small") control = torch.tensor(np.stack(control_imgs) / 255.0, dtype=torch.float32, device=model.device).clamp_(0, 1) control = einops.rearrange(control, "n h w c -> n c h w").contiguous() if not disable_preprocess_model: control = model.preprocess_model(control) model.control_scales = [strength] * 13 if cond_fn is not None: cond_fn.load_target(2 * control - 1) height, width = control.size(-2), control.size(-1) shape = (n_samples, 4, height // 8, width // 8) x_T = torch.randn(shape, device=model.device, dtype=torch.float32) if not tiled: samples = sampler.sample( steps=steps, shape=shape, cond_img=control, positive_prompt="", negative_prompt="", x_T=x_T, cfg_scale=1.0, cond_fn=cond_fn, color_fix_type=color_fix_type ) else: samples = sampler.sample_with_mixdiff( tile_size=tile_size, tile_stride=tile_stride, steps=steps, shape=shape, cond_img=control, positive_prompt="", negative_prompt="", x_T=x_T, cfg_scale=1.0, cond_fn=cond_fn, color_fix_type=color_fix_type ) x_samples = samples.clamp(0, 1) x_samples = (einops.rearrange(x_samples, "b c h w -> b h w c") * 255).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) control = (einops.rearrange(control, "b c h w -> b h w c") * 255).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) preds = [x_samples[i] for i in range(n_samples)] stage1_preds = [control[i] for i in range(n_samples)] return preds, stage1_preds def parse_args() -> Namespace: parser = ArgumentParser() # TODO: add help info for these options parser.add_argument("--ckpt", required=True, type=str, help="full checkpoint path") parser.add_argument("--config", required=True, type=str, help="model config path") parser.add_argument("--reload_swinir", action="store_true") parser.add_argument("--swinir_ckpt", type=str, default="") parser.add_argument("--input", type=str, required=True) parser.add_argument("--steps", required=True, type=int) parser.add_argument("--sr_scale", type=float, default=1) parser.add_argument("--image_size", type=int, default=512) parser.add_argument("--disable_preprocess_model", action="store_true") # patch-based sampling parser.add_argument("--tiled", action="store_true") parser.add_argument("--tile_size", type=int, default=512) parser.add_argument("--tile_stride", type=int, default=256) # latent image guidance parser.add_argument("--use_guidance", action="store_true") parser.add_argument("--g_scale", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--g_t_start", type=int, default=1001) parser.add_argument("--g_t_stop", type=int, default=-1) parser.add_argument("--g_space", type=str, default="latent") parser.add_argument("--g_repeat", type=int, default=5) parser.add_argument("--color_fix_type", type=str, default="wavelet", choices=["wavelet", "adain", "none"]) parser.add_argument("--resize_back", action="store_true") parser.add_argument("--output", type=str, required=True) parser.add_argument("--show_lq", action="store_true") parser.add_argument("--skip_if_exist", action="store_true") parser.add_argument("--seed", type=int, default=231) parser.add_argument("--device", type=str, default="cuda", choices=["cpu", "cuda"]) return parser.parse_args() import cv2 def list_mp4_files(datadir): return [os.path.join(datadir, f) for f in os.listdir(datadir) if f.endswith('.mp4')] def main() -> None: args = parse_args() pl.seed_everything(args.seed) if args.device == "cpu": disable_xformers() model: ControlLDM = instantiate_from_config(OmegaConf.load(args.config)) load_state_dict(model, torch.load(args.ckpt, map_location="cpu"), strict=True) # reload preprocess model if specified if args.reload_swinir: if not hasattr(model, "preprocess_model"): raise ValueError(f"model don't have a preprocess model.") print(f"reload swinir model from {args.swinir_ckpt}") load_state_dict(model.preprocess_model, torch.load(args.swinir_ckpt, map_location="cpu"), strict=True) model.freeze() model.to(args.device) assert os.path.isdir(args.input) for file_path in list_mp4_files(args.input): print(file_path) cap = cv2.VideoCapture(file_path) frame_num = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break cv2.imwrite('a.png', frame) print(f"Saved frame {frame_num} as 'a.png'") lq = Image.open('a.png').convert("RGB") if args.sr_scale != 1: lq = lq.resize( tuple(math.ceil(x * args.sr_scale) for x in lq.size), Image.BICUBIC ) if not args.tiled: lq_resized = auto_resize(lq, 512) else: lq_resized = auto_resize(lq, args.tile_size) x = pad(np.array(lq_resized), scale=64) # initialize latent image guidance if args.use_guidance: cond_fn = MSEGuidance( scale=args.g_scale, t_start=args.g_t_start, t_stop=args.g_t_stop, space=args.g_space, repeat=args.g_repeat ) else: cond_fn = None preds, stage1_preds = process( model, [x], steps=args.steps, strength=1, color_fix_type=args.color_fix_type, disable_preprocess_model=args.disable_preprocess_model, cond_fn=cond_fn, tiled=args.tiled, tile_size=args.tile_size, tile_stride=args.tile_stride ) pred, stage1_pred = preds[0], stage1_preds[0] # remove padding pred = pred[:lq_resized.height, :lq_resized.width, :] stage1_pred = stage1_pred[:lq_resized.height, :lq_resized.width, :] save_path = f'a{str(frame_num).zfill(7)}.png' Image.fromarray(pred).resize(lq.size, Image.LANCZOS).save(save_path) print(f"save to {save_path}") frame_num += 1 cap.release() if __name__ == "__main__": main()
ここでは,次のコマンドを実行する, 動画像ファイルをダウンロードし, 「-b:v 100k -vf "boxblur=luma_radius=5:luma_power=1,eq=contrast=1.5」を指定することにより,わざと動画像を劣化させている. また、-vf scale=1024:-1 は、動画の幅を1024画素に変換し,高さをアスペクト比に基づいて算出している.
もちろん,自前の動画ファイルを準備してもよい.
cd %HOMEPATH%\DiffBIR mkdir invideo curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/pose/kaneko_sample_video.mp4 del kaneko_sample_video_lowquality.mp4 ffmpeg -i kaneko_sample_video.mp4 -vf "scale=1024:-1,boxblur=luma_radius=5:luma_power=1,eq=contrast=1.5" -b:v 100k -r 30 kaneko_sample_video_lowquality.mp4 copy kaneko_sample_video_lowquality.mp4 invideo
ここで準備した動画ファイル kaneko_sample_video_lowquality.mp4 は次のような 動画である.
準備した動画ファイルは,invideo のようなディレクトリを作り,そこに置くことにする.
Python プログラムの実行
Python 開発環境(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど)も便利である.
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;. cd %HOMEPATH% cd DiffBIR python diffbirvideo.py ^ --input invideo ^ --config configs/model/cldm.yaml ^ --ckpt weights/general_full_v1.ckpt ^ --reload_swinir --swinir_ckpt weights/general_swinir_v1.ckpt ^ --steps 50 ^ --sr_scale 1 ^ --image_size 512 ^ --color_fix_type wavelet --resize_back ^ --output out ^ --device cuda
ffmpeg -framerate 30 -i a%07d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4
結果は次の通り
使用した動画ファイル: kaneko_sample_video_lowquality.mp4
DiffBIR での処理結果: output.mp4