Наука NiemandDa
16 028

Улучшаем текстуры с помощью ESRGAN

За последние несколько лет нейросети получили весьма широкое распространение. Они уже управляют автомобилями, обыгрывают профессиональных игроков (но с ограничениями), а также подставляют лица неугодных (или звезд) к телам порноактёров. Давайте приобщаться!

В закладки
На чём же ещё тестировать улучшение качества графики

SPOILER: в статье очень много ссылок и картинок (а также немного Тодда).

Я уже давно хотел приобщиться к данной теме, но всё никак не мог собраться с мыслями и преодолеть лень. И так получилось, что одни из самых активных подписчиков подсайта также интересуются данной темой. Спасибо Денису Ширяеву за наводку.

Статья рассчитана на новичков, так как мы будем учиться запускать уже написанную и обученную нейросеть. К непосредственному созданию мы перейдём в последующих статьях (если тема будет востребована).

Это вольная адаптация представленной по ссылке инструкции.

Мы будем запускать нейросеть на графическом адаптере Nvidia. Запуск на CPU также возможен, но мы его здесь рассматривать не будем, так как скорость работы оставляет желать лучшего.

Требования

  • Windows 7 и выше (лично я запускал на «десятке»).
Тодд просит тебя купить «Винду», чтобы ты мог купить Skyrim... ещё раз
  • Python 3 и выше.

Если есть другие версии, то лучше их удалить. После установки 64-битной версии, у меня по умолчанию продолжала использоваться 32-битная версии 3.7.0. Поэтому сначала я через Apps & Features в панели управления Windows удалил старую версию, а затем уже установил новую.

  • CUDA 9 и выше.

Я использовал 10. При установке CUDA рекомедует установить Visual Studio, но я этого не делал, всё прекрасно работает.

После первого запуска я получил ошибку такого вида:

RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at ..\aten\src\THC\THCGeneral.cpp:51

Проблема заключалась в том, что установка CUDA Toolkit каким-то образом повредила драйверы видеокарты. Переустановка драйверов помогла решить эту проблему. Ссылка на установку CUDA.

  • Графический адаптер NVIDIA с поддержкой CUDA (в моём случае — это Quadro M1200).

Краткое введение

PyTorch — это библиотека машинного обучения для Python, являющаяся в настоящий момент одной из самых популярных (наряду с Tensorflow)

ESRGAN (Enhanced SRGAN) — это представитель GAN-нейросетей (генеративно-состязательная сеть). Основной принцип заключается в том, что она состоит из комбинации двух нейросетей, одна из которых генерирует образцы, а другая — старается отличить правильные от неправильных.

Основная задача ESRGAN — это «дорисовка» изображения для увеличения его разрешения. Умельцы же быстро поняли, что это довольно дешёвый и простой способ улучшить картинку старых игр, просто вытаскивая текстуры и «прогоняя» через сеть. К слову, результат выходит более чем достойный. Не удивлюсь, если Sony начнёт таким образом «ремастерить» картинку для PS Classic.

Установка PyTorch

Чтобы установить PyTorch, достаточно выполнить несколько простых команд, описанных на официальном сайте:

pip install numpy # Эта команда зависит от версии ОС, python и прочих. # Вверху по ссылке есть конфигуратор. # Мной были выбраны Stable, Windows, Python 3.7, CUDA 10 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip3 install torchvision # При первом запуске Python пожаловался на отсутствие модуля cv2. # Установка opencv решает эту проблему pip3 install opencv-python

Далее нам необходимо скачать исходники сети ESRGAN:

Я просто склонировал репозиторий, так как у меня был под рукой git-клиент (ноутбук-то рабочий), но можно просто скачать zip-архив и распаковать куда-нибудь.

Скачать репозиторий архивом можно так

Помимо нейросети опционально можно скачать стандартные предобученные модели, доступные тут.

Если совсем примитивно, то модель — это результат обучения. В рамках данной вводной статьи мы не будем говорить о методах обучения или тренировать нейросеть. Мы только запускаем то, что сделали за нас умные люди.

Обязательно скачайте модель Manga 109 — тут. Изначально её делали на датасете для дорисовки «манги», но в последствии оказалось, что она неплохо дорисовывает рисунки в целом.

И модель, которой поделился пользователь Reddit – Falcoon.

Falcoon основана на Manga и заточена для игр в стиле файтингов, в нашем случае модель Manga оказалась более подходящей, но если вы возьметесь за старенький Street Fighter, эта модель подойдёт лучше.

Далее кладём их в директорию models, картинки в png- или jpg-формате — в директорию LR.

Мы наконец-то всё настроили и установили. Можно запускать.

# Общий принцип запуска cd path/to/ESRGAN python test.py models/MODEL_NAME.pth

Разбор полётов

Итак. Первоначально тесты я проводил на текстурах из Warcraft 3 (в качестве бонуса — свой аватар). Также эмпирическим путём было получено ограничение на исходный размер картинки — в моём случае это 600х600 пикселей.

Данная задача очень сильно зависит от количества видеопамяти (4 Гб у меня). Теоретически, ограничение можно преодолеть, уменьшив размер пачки в исходниках нейросети, но это материал для более продвинутых статей. Помните? Мы собирались пока только запустить и посмотреть.

Другой путь — это запуск на CPU с использованием оперативной памяти (её, как правило, больше, чем видеопамяти). Но в таком случае неизбежно возникнут проблемы с производительностью. ЦП, к сожалению, плохо приспособлены к таким задачам, поэтому выполнение займёт ощутимо большее время, чем даже слабенькая видеокарта из сегмента «вставил лишь бы была».

Оригиналы.

Результаты Manga.

Результаты Falcoon.

Результаты ESRGAN.

Результаты PSNR.

Прочие картинки

Библиотека для тестов собрана из скриншотов — это грубый способ тестировать нейронку, так как в идеале нужно экспортировать текстуры из игры, улучшать и зашивать их обратно. Статические же по сути скриншоты всегда будут содержать глитчи и артефакты.

UPD: Вот отдельный альбом на imgur где еще больше примеров работы нейронки. Возможно, в посте не всем заметна разница

Заключение

В конце хотелось бы сказать, что первое знакомство с нейросетями вызывает неподдельный восторг и чувство, будто ты прикоснулся к чему-то магическому и прекрасному.

Это всего лишь робкие шаги без вникания в суть, копания в исходных кодах и так далее и тому подобное. Но эта статья, на мой взгляд, показывает, насколько просто вступить в этот клуб, насколько низок порог вхождения.

Спасибо за внимание.

P.S. Делитесь своими результатами upscale (именно так называется то, что мы сделали) в подсайте «Наука» или в комментариях к этому посту.

#технологии #нейросети #long
Материал дополнен редакцией

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "NiemandDa", "author_type": "self", "tags": ["long","\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438","\u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438"], "comments": 100, "likes": 134, "favorites": 75, "is_advertisement": false, "subsite_label": "science", "id": 37841, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 28 Jan 2019 10:47:17 +0300" }
{ "id": 37841, "author_id": 7616, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/37841\/get","add":"\/comments\/37841\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/37841"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 112327, "last_count_and_date": null }

100 комментариев 100 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
35

Давай теперь про deepfake

Ответить
11

Очень классный пост 💖 нейро-спасибо!

Ответить
1

Денис, а не скажете чем дело кончилось с появлением постов из науки в свежем? Я на прошлой неделе скрин скидывал вам. Этот пост опять в свежем и увидел. Это продвижение такое или всё таки ошибка и будет починено?

Ответить
3

Это вид продвижения, я часто бустю клевые посты из новых подсайтов на пару часов в ленты всем

Ответить
0

А можно еще вопрос? Пост конечно хороший, но я на науку не подписан и не горю желанием. При этом из-за продвижения вижу этот пост в ленте уже третий раз. Это в три раза чаще чем любой пост из того на что я подписан. Это тоже норма?
Я просто перестраховываюсь заранее, а то потом подсайт с репом появится и я это точно видеть в ленте не захочу.

Ответить
2

Буст случается редко :) Реп я так бустить само собой не буду

Скоро все наладится

Ответить
0

Ясно. Надеюсь на лучшее.
Реп я так бустить само собой не буду

Всё равно у нас с вами вкусы не 100% совпадают.

Ответить
5

ну ребятки, я ждал этой пикчи

Ответить
4

Выглядит как будто блюр фотошоповский накинули. А столько, простите за каламбур, ШУМА из ничего.

Ответить
1

Мне кажется ты плохо читал пост – написано же, скриншоты плохой пример, вот тут по картинкам видна разница заметнее:
https://imgur.com/gallery/LNmBKkB

Ответить
0

Увы, но на домашнем ПК такого не помацать. Да перспективы есть, но пока тот же ретекстур для дума автор местами сам дорисовывал, ибо это рандом большой. А там порой без слёз не взглянешь.
Все же пытались смазать две разные картинки в одну на заре нейросетей на сайтах которые делают это по часу, а потом получали на выводе неведомое говно. Вот и тут, картинки с имгура - ещё редкие удачные варианты с восьмикратным увеличением. Для такого качества нужна огромная оперативная память, куча времени и попыток. Скриншоты байтят нереально улучшенной графикой старых игр, но такие патчи скорее всего если выйдут, то и не скоро. Это просто расстраивает.

Ответить
2

А вот как Diablo 2 текстура улучшается, нашел на реддите

Ответить
1

разница настолько очевидная, что я её не вижу

Ответить
2

В статье просто плохие скрины.
Слева после, справа до.
https://pp.userapi.com/c847121/v847121756/18b64d/I23gZulAIwU.jpg

Ответить
1

теперь вижу... сосцы HD

Ответить
37

Old version for 15$ vs. New UHD Remaster (4K Definition) Fallout 2 HD+ Collection only for 40$.

Ответить
3

Репак от Вована, но все вырезано и перекодировано.

Ответить
1

Не фига не получается .....

Ответить
1

Нужно по человеческий описать что куда устанавливать и что в какую папку заливать.

Ответить
1

и что куда и в каком порядке прописывать а еще проще скиннуть уже собранную сборку с отдельной установкой cuda

Ответить
1

Чувак под ником Bighead запилил скрипт с GUI для нейронок на Power Shell- "Custom Texture Tool PS".

-Автоустановка модифицированных библиотек ESRGAN / SFTGAN, Python, Nvidia CUDA
-Поддержка изображений с альфа каналом (прозрачность)
-Разбитие больших изображений на сегменты с последующей склейкой для избежания переполнения памяти GPU и многое другое. (Возможностей и улучшений реально дофига + регулярно выходят обновления, так что за актульной инфой идем по ссылкам ниже)

ВНИМАНИЕ. Скрипты Power Shell формата .ps1 по-умолчания блокируются системой. Для их исполнения требуется изменение политики безопасности винды. Антивирусы так же будут блокировать их скачивание. Почему так и как работать со скриптами на Power Shell можете почитать тут: https://habr.com/ru/post/242425/

Оригинальный пост с описанием:
https://forums.dolphin-emu.org/Thread-custom-texture-tool-ps-v39-5

Последняя версия 07.04.2019 https://forums.dolphin-emu.org/Thread-custom-texture-tool-ps-v39-5?pid=490766#pid490766

Ответить
0

Вот коллаж из скринов с настройками проги. Автор добавил фильтры выборки по моей просьбе. На днях ожидается релизная сборка.

Ответить
11

К непосредственному созданию мы перейдём в последующих статьях (если тема будет востребована).

автор, пиши еще

Ответить
5

Оп, еще один бустанутый пост.
Собака на всех картинках выглядит одинаково,
херовые нейросети какие-то.

Ответить
4

на фоллаче очень явная разница в лучшую сторону

Ответить
2

Нужно сравнивать с оригиналом собаку :)

Ответить
0

А король-то голый!

Ответить
0

Просто не любит собак, тренировался на кошках наверно.

Ответить
5

Даже на 13-дюймовой Ретине разница в большинстве случаев едва уловима. А так хотелось чуда. :)

Ответить
0

Странно, сам вчера на ретине смотрел и удивлялся. Глянь тестовые картинки, там оригинал+результат, разница видна невооруженным глазом

Ответить
3

хз на 1080 мониторе на всех пикчах заметная разница (кроме пса)
на фоллыче хорошо получилось

Ответить
1

У пса просто разрешение увеличилось практически без потери качества. Если бы поставил рядом оригинал и результат, было бы нагляднее:)

Ответить
2

Для пикселей лучше условный hq4x или xbrz, который отлично работает в риалтайме и даёт результаты лучше, чем вот это. А для более высокого разрешения... Ну, может быть.

Ответить
6

напиши пост

Ответить
3

Судя по примерам, можно было просто создать в фотошопе действие на "Добавить резкость" и прогнать всю графику через него.
Тут явно не по назначению используется нейросеть, т.к. нет узнаваемых реальных объектов, а, по сути, ей скормили пиксель-арт, с учетом низкого разрешения. Чему тут обучать? Попиксельному рисованию?
Надо было брать фотографии плохого качества и с ними играться.
Никакого восторга не испытал, в общем - автор успешно забил микроскопом пару гвоздей, но лучше бы он взял молоток.

Ответить
0

Спасибо большое за интересный материал!
Попробую провернуть это же на macOS.

Ответить
0

Если получится, сделайте пост как повторить – у самого macOS, хотел бы поиграться

Ответить
3

Денис, скомпилить PyTorch с поддержкой CUDA мне так за день и не удалось, но бинарный PyTorch на CPU работает без проблем. Думаю, что пилить отдельный пост смысла не имеет, поэтому опишу вкратце тут. Ориентируйтесь на статью Иозефа, отличий не много.

1. Ставите Python 3.7 через HomeBrew или инсталлятором с оф. сайта.

2. Далее следуем инструкции, учитывая моменты где упоминается Python3
https://pytorch.org/get-started/locally/#python

Последовательность команд будет следующая:

pip3 install numpy - зависимости для pytorch
pip3 install torch torchvision - установка pytorch

Проверяете работоспособность по инструкции по ссылке выше. Пункт Verification.

3. Скачиваем и настраиваем ESRGAN https://github.com/xinntao/ESRGAN

git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN.git - если git не установлен, то качаем zip.

pip install numpy opencv-python - зависимости для esrgan

4. Переходим в папку со скачанным ESRGAN и редактируем файл test.py
Заменяем device = torch.device(‘cuda’) на device = torch.device(‘cpu’)

5. Нужные предобученные модели кидаем в подпапку "models", картинки для обработки в "LR".

6. Далее в консоли переходим в папку ESRGAN и запускаем

python3 test.py models/RRDB_PSNR_x4.pth - название модели указываем исходя из своего выбора

В общем, это все. Может что-то упустил, но у меня уже голова не варит от бесконечных попыток разобраться, что не так с компиляцией.

Ответить
1

Ты супер, спасибо :) сколько по времени обработка идет?

Ответить
1

Для испытаний взял эту картинку с имгура, на который ты выкладывал ссылку.
https://i.imgur.com/IuppAPF.png

С моделью falcoon.ptn ушло 04 минуты 6 секунд.

Это на старом Mac Pro (Early 2008)
Processor: 2 x 2,8 GHz Quad-Core Intel Xeon
Memory: 56 GB 667 MHz DDR2 FB-DIMM

Результат прикладываю второй картинкой

Ответить
0

Спасибо огромное. Не можете, пожалуйста, подсказать, почему при запуске с видеокарты при ускорителе CUDA (видеокарта - MSI GeForce GTX1050 Ti на 4гб), всё типа работает, но в конце пишет RuntimeError: cuda out of memory, так при всех модулях. Пробовал через процессор, то просто пишет:
Testing...
1 *название картинки*

И так ничего не меняется, даже по несколько часов.

Ответить
1

По поводу CUDA вряд ли подсказать смогу, т.к. мне так и не удалось скомпилировать PyTorch с его поддержкой и испытать. Если вы устанавливали PyTorch по инструкции выше, то поддержки CUDA в нем нет, нужно собирать из исходников, чтобы она появилась, но тогда странно, что вам вообще удалось запустить ESRGAN.

RuntimeError: cuda out of memory — как догадка, возможно вы пытаетесь обработать какие-то особо сложные изображения в высоком разрешении и видеопамять просто заканчивается?

P.S. Вы не ошиблись веткой, я писал про macOS.

Ответить
3

Спасибо ещё раз. Всё получилось, обработал спрайт Скорпиона, одну из арен, экран Горо и главный экран из оригинальной Mortal Kombat.

Ответить
0

Про out of memory я вскользь упомянул в статье. Задача очень прожорливая. Моей 4 Гб карточки хватает на картинки в разрешении 600х600 пикселей.

Ответить
0

+, моей четырёхгиговой также, больше не тянет.

Ответить
0

Надо с пачкой играться в исходниках

Ответить
1

ОК. Если получится :)

Ответить
0

Если нет видюхи, в оригинале описано, как это дело на цпу включить

Ответить
1

Как я понял с сайта PyTorch у них сразу есть бинарники под macOS рассчитанные на работу с процессором. Но у меня шитая EVGA GeForce GTX 680 4GB, поэтому интересно будет собрать из исходников с поддержкой CUDA.

Ответить
1

Отпиши по результатам:)

Ответить
1

Рапортую. PyTorch с поддержкой CUDA собрать из исходников не удалось из-за ошибок на 68% при компиляции caffe2_pybind11_state. Как победить не знаю.

Попробую поставить бинарник без поддержки CUDA.

Ответить
0

напиши мне в телегу, попробуем разобраться. У меня вчера тоже некоторые проблемы с запуском были:
JSGette

Ответить
0

Сейчас я попробую еще раз, немного по другому реализовать.
Если что — постучусь.

Ответить
2

Слушай, думал что будет без артефактов, а там какие-то части "засвеченые". Лучше шейдеры из эмуляторов бы вытащили и сделали с помощью них сглаживание.

Ответить
2

Хех, вот так и распознаются консольщики и ПК-геймеры. Консольщики сидят далеко от телевизора - поэтому они разницу не видят.
ПК-геймеры же сидят, в основном, близко к экрану - поэтому они моментально видят разницу)

Разница заметна, это правда. Ты видишь разницу? Нет? А она есть!

Ответить
0

Долго смотрел на пиксельные картинки и разницы не вижу.

Ответить
4

Оч странно, что столько людей не видит разницы. В большинстве случаев она очень заметна.

Ответить
0

Возможно, от разрешения экрана зависит. Все таки апскейл шел из разрешения 600х600, наверное, на 4К экране разница будет едва заметна

Ответить
0

Я с 1080р смотрел, на HP 24es.
Возможно все дело в том, что у меня глаза "замылены" консолями с детства и астигматизме :D

Ответить
0

на фхд более, чем)

Ответить
0

А тут видно, прям норм.
Просто на одном скрине из статьи будто две одинаковые картинки с принцессой.

Ответить
1

Вставил ссылку в пост :)

Ответить
1

Отлично, большое спасибо!

Ответить
1

Добавьте, пожалуйста, кнопку Аудио в раздел Наука, спасибо

Ответить
1

Сначала открыл с телефона и не увидел результата. А вот с компа на большом монике сразу все встало на свои места. Магия прям какая-то =)

Ответить
0

Чтоб заменить текстурки в какой-нибудь старой изометрической стратегии(Цезарь 3, стронхолда), что нужно уметь?

Ответить
2

1. Вытаскивать текстуры
2. Поднять по описанному алгоритму нейросеть

По 1 пункту в тырнете куча инструкций. Я так для варика нашел за минуту тулзу

Ответить
0

Нужно уметь вытаскивать исходники и знать, чем пользовались авторы. Графика в 90% случаев будет в гигантском атласе, где непрозрачные области будут залиты одним цветом (например зелёным), а полупрозрачных пикселей нет. Далее атлас нужно парсить и раздроблять всю графику на сотни PNG-файлов. Либо редактировать участки в этом гигантском атласе и обратно вшивать в библиотеку игры.

Но в случае с Цезарем лучше обойтись какими-нибудь LUA-скриптами для увеличения разрешения игры, точнее игровой области, как делают авторы репаков Героев.

Ответить
0

у цезаря есть фикс, который позволяет запускать игру хоть в 4к, просто расширяя видимую игровую область.
Но в этом и проблема. объекты выглядят слишком мелко.
Правильней было бы как раз сохранить размер игровой площади, как в 720p, но при этом улучшить детализацию за счет нейросетей.

Ответить
1

Можно было бы добавить, через скрипты, UpScale видимой области в x2 или x4 раза и будет уже удобно. Т.е. UI пристыковывается к краям экрана и расползается при увеличении разрешения, а сама графика имеет Zoom-пресеты, тот же upscale x2 и x4.

Причём upscale можно делать программным и без мыла, т.е. не бикубический, а по соседним пикселям, правда на кратные величины. И не мазаться ахинеей с нейросетями.

Я занимался подобным для старой графики и это не так страшно, как звучит.

Ответить
0

Как минимум, уметь пользоваться фотошопам. Доводить текстуры вручную после нейросети в любом случае придется, если хочешь сделать качественно.

Ответить
0

уменьш картинки и выкинь мемасы, не грузится ничего

Ответить
1

1. Там мемас всего один.
2. Если уменьшу картинки, то разницы совершенно точно не будет видно.
3. Ты с GPRS сидишь, что ли?

Ответить
0

в чем тогда профит, если разницы не видно так? Почему нельзя модельку с текстурой заскриншотить до и после вместо этих разверток?

Ответить
0

Уменьшение картинки - это сжатие. Потеря качества будет в любом случае, так и в чем тогда смысл? Изначально в черновике был скриншот с новой текстурой прямо в Варкрафте, но скриншот был сильно пожатый, а оригинала у меня не было, поэтому выпилили.

Ответить
0

в пнг сохраняй. Нафига оно нужно если при сжатии до шырины скажем 800 пикселей качество не видно а требования увеличиваются в 4 раза?

Ответить
1

Это и есть png

Ответить
0

Cразу вспоминается ремастер игры Catherine с помощью Waifu2x.
Причём, можно апскейлить картинки даже с высоким разрешением, меняя размер блока, чтобы хватало видеопамяти.

Ответить
0

В сетке тоже размер пачки можно менять. Я поверхностно пробежался по исходникам сети, это не так сложно сделать.

Ответить
0

Ну я не особо шарю в программирование. Потому сразу хотелось указать более легкий способ для таких же домохозяек.

Ответить
1

Так и я ничего не программировал:-) Если лень не одолеет, может быть, соберу какую-нибудь штуку для автоматизации развертывания. Это как раз моя работа. Просто я больше по линухам. Засяду как-нибудь за powershell и winrm, чтобы под винду автоматить

Ответить
0

Хотя sharpen норм. Ждем-с паков текстур.

Ответить
0

Я вижу эту разницу. Но в ряде примеров пришлось присматриваться. Может в динамике она будет более заметна?

Ответить
0

Мы воткнули пару текстур в варкрафт, разница действительно заметна. Но у меня нет оригинала скриншота. Делал на рабочем ноуте, так что побоялся себе варик ставить

Ответить
0

Ого! "Подземелья Кремля"! Внезапно.

Ответить
0

А можно подробнее про дорисовку манги этой Manga 109? В каком смысле она её дорисовывает?

Ответить
0

Интересно, если подсовывать одну и ту же картинку, до которой степени она будет максимально улучшена?

Ответить
0

Ограничения чисто ресурсные: нужно очень много памяти

Ответить
0

я ни*уя не вижу разницы

Ответить
0

Выгрузи оригинал и результат. Обрати внимание на разрешение. Галерея тут показывает картинки в одинаковых размерах, что не совсем правильно

Ответить
0

Я один разницы не вижу? Там где картинка разбита на 2 части - слева и справа ровно одинаковые картинки.

Ответить
0

В посте не видно разницы, по ссылке видно: https://imgur.com/gallery/LNmBKkB

Ответить
0

такое ощущение что просто слева говёный мылоскрин,а справа - нормальный

Ответить
0

По ссылке результаты куда интереснее. Некоторые очень впечатлили.

Ответить
0

По картинкам такое ощущение что ты их пихал неправильно - уже апскельнутыми билинейкой или ближайшим соседом.

Ответить
0

Всем привеееееееееет... Кто нибудь выложите ВИДЕО ИНСТРУКЦИЮ "" Улучшаем текстуры с помощью ESRGAN"" :) Всё что нужно я скачал. В программировании я НОЛЬ :).. Заранее БЛАГОДАРЮ .

Ответить
0

Привет, получилось настроить, работает) Но подскажите как увеличить размер "кучи", что бы можно было использовать больше 3.3 гб видеопамяти, например 8гб. Питон для меня в новинку)

Ответить
0

Вот еще чувак поделился разными датасетами своими:
https://esrgan.blogspot.com/2019/01/blog-post.html

Ответить
0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-250597-0", "render_to": "inpage_VI-250597-0-1134314964", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=clmf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudo", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fzvc" } } } ]
10 самых лучших блюд
(согласно инстаграму Хидео Кодзимы)
Подписаться на push-уведомления