基于飞桨复现RealESRGAN-人工智能-PHP中文网

基于飞桨复现RealESRGAN

P粉084495128

发布： 2025-07-22 10:58:42

原创

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本项目基于PaddlePaddle复现Real-ESRGAN网络，其属生成对抗网络，含基于ESRGAN的生成器和U-Net的判别器，可超分辨率重建真实复杂图像。用DF2K和DF2K_multiscale数据集，含高、低分辨率图片，需解压使用。可通过指定代码训练和测试，代码结构清晰，含数据、模型等多目录及相关文件。

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Real-ESRGAN-PaddlePaddle

本项目基于深度学习框架PaddlePaddle对Real-ESRGAN网络(原论文)进行复现。

简介

如下图所示，Real-ESRGAN网络属于生成对抗网络，包括基于ESRGAN的生成器和基于U-Net的判别器，可对真实世界的复杂图像进行超分辨率重建。

生成器基于飞桨复现RealESRGAN - php中文网

判别器基于飞桨复现RealESRGAN - php中文网

训练数据

本项目所用的数据集为DF2K和DF2K_multiscale，它们是通过DIV2K和Flickr2K生成的，其中，DF2K包含3450张高分辨率图片，DF2K_multiscale包含13800张不同尺度下的低分辨率图片。本项目已包含该数据集，在data目录下，需要先解压：

!ls /home/aistudio/data
!unzip -qo /home/aistudio/data/data119372/DF2K_HR.zip -d /home/aistudio/data/
!unzip -qo /home/aistudio/data/data119372/DF2K_multiscale.zip -d /home/aistudio/data/
!ls /home/aistudio/dat

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数据集放在了aistudio，可下载使用。

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复现效果

低分辨率图片

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经过Real-ESRGAN重建的结果

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开始使用

训练

导入初始化权重ESRGAN_SRx4_DF2KOST_official-ff704c30.pdparams，设置参数进行训练。

python train.py

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测试

python inference_realesrgan.py

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代码结构

├─data                        数据准备  
├─datasets                         
├─experiments                 实验预训练模型及保存的训练模型          
├─inputs                      测试的低分辨率图片
├─loss                        损失函数
├─models                      模型
├─options                     参数设置
├─results                     测试结果
├─utils
│  inference_realesrgan.py    测试代码                            
│  train.py                   训练代码 
│  train1.ipynb               Notebook训练和测试代码

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以上就是基于飞桨复现RealESRGAN的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！