Real-ESRGAN のインストールと動作確認（超解像）（Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストール（Windows 上）

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   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

2. PyTorch のページを確認

   PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用） をインストールする． 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）．

   python -m pip install -U pip
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy numba --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   （途中省略）
   

Real-ESRGAN のインストールと動作確認（Windows 上）

Real-ESRGAN の GitHUb のページ: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   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

2. インストール操作

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q Real-ESRGAN
   git clone --recursive https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
   cd Real-ESRGAN
   python -m pip install -U basicsr
   python -m pip install -U facexlib
   python -m pip install -U gfpgan
   python -m pip install -U ffmpeg-python
   python -m pip install -r requirements.txt
   python setup.py develop
   

3. 動作確認用の画像ファイルを準備

   cd %HOMEPATH%
   cd Real-ESRGAN
   mkdir images
   copy inputs\ADE_val_00000114.jpg images
   copy inputs\OST_009.png images
   copy inputs\children-alpha.png images
   

   
4. 動作確認のため超解像を行う

   images 下の画像ファイルを処理する．結果は results に．

   --outscales のところで，拡大率を指定．

   -n のところで，モデルを指定． モデルは， RealESRGAN_x4plus, RealESRNet_x4plus, RealESRGAN_x4plus_anime_6B, RealESRGAN_x2plus, realesr-animevideov3, realesr-general-x4v3 を指定できる．

   python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i images -o results  --outscale 3 --face_enhance --suffix 4x
   

   

   それぞれ，上側が処理前，下側が処理後．