开源项目: Final2x - 将图像超分辨率到任意尺寸

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这是一个创建于 539 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

项目地址： https://github.com/Tohrusky/Final2x

Final2x 可以使用多种模型将图像超分辨率到任意尺寸，使其更清晰。

Features:

跨平台：适用于 Windows x64/arm64 、MacOS x64/arm64 and Linux x64
超分辨率：采用先进的算法和模型对图像进行放大处理，显著提高图像的分辨率，同时不损失质量
多种模型：提供多种模型，可实现不同级别的超分辨率效果，可以根据自己的需求选择最适合的模型
自定义 Scale：可以灵活指定图像的放大倍数，从而实现更精细的超分辨率效果
国际化：支持英文、中文和日文

（刚接触前端没几天，代码写的烂，轻喷捏，欢迎 issue/pr ）

模型

x64

图像

分辨率

25 条回复 • 2023-09-13 21:48:35 +08:00

zjhzxhz

2023-07-01 20:53:10 +08:00

和 Real-ESRGAN 啥区别？

Lychee0

2023-07-01 21:15:20 +08:00

@zjhzxhz
用 pybind11 绑了这几个超分 https://github.com/Tohrusky/Final2x-core
可以用 Real-ESRGAN 官方的几个模型，项目本质还是 GUI 啦

zjhzxhz

2023-07-01 21:44:26 +08:00

@Lychee0 感觉效果还是 Real-ESRGAN 更赞一些？

Lychee0

2023-07-01 21:50:30 +08:00

@zjhzxhz
建议动漫用 Real-CUGAN 真人用 Real-ESRGAN
提供的几个模型可以都试试看

chutsetien

2023-07-01 21:54:50 +08:00

借问一下，对于 100% DPI 下的电脑界面截图（以文本和 UI 元素为主），放大到 200% 或者更高，用什么最好呢？

Lychee0

2023-07-01 22:02:45 +08:00

@chutsetien
这种情况感觉 Realesrgan 好一点，但还是建议把所有模型挨个试一下
想要更高的 scale 就填自定义 scale

feelinglucky

2023-07-01 22:04:09 +08:00

友情建议图片处理类的可以在 README 中加点使用效果，这样子更加能吸引用户增加 STAR 概率

Lychee0

2023-07-01 22:05:21 +08:00

@feelinglucky
readme 昨天才写，摸两天再说（

lujiaxing

2023-07-01 22:13:05 +08:00

还是不错的...

cyrbuzz

2023-07-01 22:17:11 +08:00

楼主 Github 主页的 commit 统计太强了。

Lychee0

2023-07-01 22:20:24 +08:00

@lujiaxing 嘶，好怪没遇见过。这个可以稳定复现吗
@cyrbuzz 抽风了，过一会就正常了（

o00o

2023-07-01 22:52:40 +08:00

题主能开个针对打印需求的文字清晰化轮子吗？
尤其是那些通过手机拍摄的文件，很多文字人眼能识别出来，但是打印就会很模糊。

Lychee0

2023-07-01 22:57:34 +08:00

@o00o
可以看看这个 https://github.com/tumuyan/SourceBook-Dataset

szzhiyang

2023-07-01 23:21:25 +08:00

试了效果很棒，要是能说明各个模型变体的特点就好了，比如 RealCUGAN 的 pro 和 se 有什么区别

lujiaxing

2023-07-02 00:40:25 +08:00

@Lychee0 复现非常稳定.
Windows 10 22H2 x64.
Intel I9-12900 / Nvidia GeForce RTX3050Ti
64GB RAM

配置使用独立显卡, 模型使用 RealCUGAN-pro, 倍数 3. TTA 开启. 降噪 -1.

Lychee0

2023-07-02 00:46:24 +08:00 via iPhone

@lujiaxing
试一下直接用未打包的的 core 呢🤔️
pip install Final2x-core
完了命令行检查下有没有正确安装，gui 会优先用 pip 的

prick

2023-07-02 01:00:51 +08:00

先 MARK 收藏下

chutsetien

2023-07-02 05:16:06 +08:00

@Lychee0 多谢！

zjhzxhz

2023-07-02 13:12:14 +08:00

@Lychee0 真人建议 CodeFormer

Lychee0

2023-07-02 13:24:35 +08:00

@zjhzxhz
这是 Face-Restoration 呀，也没人部署到 ncnn 这样的跨平台推理框架
再说真人的 sota 现在应该是 stableSR 吧，Realesrgan 是 21 年的工作了。这里推荐的模型是咱目前可以调用的。

zjhzxhz

2023-07-02 20:33:20 +08:00

@Lychee0 StableSR ？你用一下 CodeFormer 你就懂了。SR 不就是 Restoration 的一种吗😂

Lychee0

2023-07-02 20:36:46 +08:00 via iPad

@zjhzxhz
… Face Restoration 才是 Super Restoration 的子集。。用了人脸相关的数据集做的
“真人”这里不是指人脸，是指广义的真实世界 hhh

Lychee0

2023-07-02 20:48:45 +08:00 via iPad

@zjhzxhz
是我表述错了 hhh

je11yfish

2023-09-12 23:17:09 +08:00

@Lychee0 OP 这个官方站的文档写的真的好，就是跑不起来。下次要不别写了？

Lychee0

2023-09-13 21:48:35 +08:00

@je11yfish ？用不了还是编译不出来 😅