教師データ無しでの画像復元 (DmitryUlyanov/deep-image-prior，Python，NVIDIA CUDA，PyTorch，torchvision を使用)

前準備

Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール

Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである．インストール済みの場合，この手順は不要である．

以下のコマンドは，Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし，インストール済みの場合は setup.exe modify でコンポーネントを追加する（バージョンは変更しない）．

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）．

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "delims=" %P in ('"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -property installationPath') do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

python --version

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

   Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは， 次のコマンドを実行することにより調べることができる．

   powershell -command "Get-CimInstance Win32_VideoController | Select-Object -ExpandProperty Name"
   

2. NVIDIA ドライバのダウンロード

   NVIDIA ドライバは，以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる．

   https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

3. ダウンロードの際には，使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する．

NVIDIA CUDA Toolkit 12.8 のインストール（Windows 上）

以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）．

REM NVIDIA CUDA Toolkit 12.8 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Nvidia.CUDA --version 12.8 -e --silent --disable-interactivity --force --uninstall-previous --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "-s -n"

REM 環境変数 TEMP, TMP の設定（一時ファイルの保存先を短いパスに変更）
mkdir C:\TEMP
set "TEMP_PATH=C:\TEMP"
setx TEMP "%TEMP_PATH%" /M >nul
setx TMP "%TEMP_PATH%" /M >nul

NVIDIA cuDNN 9.19.0 のインストール

インストールするNVIDIA cuDNN のバージョンは 9.19.0 for CUDA 12.8

パスの確認

次の操作により，NVIDIA cuDNN のライブラリにパスが通っていることを確認する

Windows のコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．エラーメッセージが出ないことを確認．

where cudnn64_9.dll

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）．
2. PyTorch のページを確認

   PyTorch の公式ページ: 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）．

   次のコマンドを実行することにより， PyTorch （NVIDIA CUDA 12.8 用）がインストールされる． 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 Toolkit 12.8 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 uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
   
   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=12.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
   py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
   

   【サイト内の関連ページ】

   • Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

DmitryUlyanov / deep-image-prior をダウンロードし，動かしてみる

ダウンロード

ここでは，Windows で %HOMEPATH% にダウンロードする手順を示す．

1. 前提ソフトウエア

   python -m pip install -U numpy scipy matplotlib scikit-image jupyter
   

2. ダウンロード

   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q deep-image-prior
   git clone https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
   

動作確認

いままでの手順で，いくつかの Python プログラムは，簡単に試せるようになる．

「jupyter notebook ＜ノートブックファイル名＞」で動かす

• ノイズ除去（denoising）

  cd /d c:%HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  jupyter notebook denoising.ipynb
  

  
• 超解像（super-resolution）

  cd /d c:%HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  jupyter notebook super-resolution.ipynb
  

  
• 画像復元 (画像のノイズ除去 (image restoration))

  cd /d c:%HOMEPATH%
  cd deep-image-prior
  jupyter notebook restoration.ipynb