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神经网络基于样本图像的训练为模糊图像补充细节,从而把模糊图像变高清。它不能把你的照片重建成一模一样的高清版。这只有好莱坞大片才有可能做到——但使用深度学习和神经增强(NeuralEnhance)实现的“创造性AI”作 ...
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神经网络基于样本图像的训练为模糊图像补充细节,从而把模糊图像变高清。它不能把你的照片重建成一模一样的高清版。这只有好莱坞大片才有可能做到——但使用深度学习和神经增强(Neural Enhance)实现的“创造性 AI”作品同样很酷!
想得到如《犯罪现场调查》中CSI实验室那种提高照片清晰度的技术吗?感谢深度学习和神经增强(#NeuralEnhance)技术,现在已经能够训练一个神经网络把照片放大 2 倍,甚至 4 倍。通过增加神经元数目或使用与你的低分辨率图像相似的数据集进行训练,甚至能得到更好的结果。
神经网络基于样本图像的训练为模糊图像补充细节。它不能把你的照片重建成一模一样的高清版。这只有好莱坞大片才有可能做到——但使用深度学习生成的“创造性 AI”作品同样很酷!以下是教程。
示例 & 用法
例1:老旧的车站
主要的脚本是 enhance.py ,按照以下方式设置后,你可以用 Python3.4+ 来运行。参数 --device 可以让你指定要使用的 GPU 或 CPU。如在上面的例子中,性能结果如下:
- GPU 渲染 HQ —— 假定你已经设置好 CUDA,并且有足够的在板存储器(on-board RAM)适配图像和神经网络,生成 1080p 输出应该在5秒内完成,或者同时处理多张图像时,每张图像2秒。
- CPU 渲染 HQ—— 生成 1080p 输出大约需要20~60秒,但在大多数机器上,只要有足够的系统RAM,你可以同时运行4-8进程。运行时间取决于神经网络的规模。
- CPU 渲染 HQ—— 生成 1080p 输出大约需要20~60秒,但在大多数机器上,只要有足够的系统RAM,你可以同时运行4-8进程。运行时间取决于神经网络的规模。
1. 增强图像
2. 训练超分辨率
GitHub上提供了预训练模型。自己训练的过程要求精细,可能需要根据你的图像数据集选择参数。
安装 & 设置
例2:银行大厅
http://C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\YNote\\data\\qqC54B3287ABFB358FC8A82CB3D0CA575C\\b05f8ad7060c40e6b05be4c810893b63\\de05f238e7d7.png 1. 使用 Docker Image [推荐] 启动并运行的最简单方式是安装 Docker 。然后,使用 docker命令行工具应该能够下载并运行预构建的图像。
- 单一图像 ——建议你设置一个叫 enhance的 alias 来自动显示包含指定的图像的文件夹,这样脚本能够读取并把结果存储到可访问的地方。你可以在 OSX 或 Linux 的终端控制台中这样做:
- 多图像 —— 要从文件夹或通配符规范的行中更快地实现多图像增强,请确保对 alias 命令引用如下参数:
- 2. 手动安装 [开发者]
这个项目需要 Python 3.4+,你还需要在全系统安装 numpy和 scipy(数值计算库)以及 python3-dev。更详细的说明可以参考以下链接:
- Linux Installation of Lasagne(intermediate)
- Mac OSX Installation of Lasagne(advanced)
- Windows Installation of Lasagne(expert)
- Windows Installation of Lasagne(expert)
然后,你应该在虚拟环境中安装 pillow,theano和 lasagne。你还需要下载这个预训练神经网络,并把它放在要运行的脚本的文件夹中。如果要卸载,只需删除 #/pyvenv/ 文件夹即可。
背景 & 研究
例3:脸部的超高清实现,只用高清的名人的脸部照片来训练。缩小“照片”的范围可显著提升质量。
本项目中的代码结合使用了以下论文的技术,以及还有一些小的改进尚未记录进来。
- Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
- Real-Time Super-Resolution Using Efficient Sub-Pixel Convolution
- Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
- Photo-Realistic Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
- Real-Time Super-Resolution Using Efficient Sub-Pixel Convolution
疑难解答
例4:街景
- 无法安装或找不到 pgen,无法编译形式语法。
FIX:sudo apt-get install cython3
- NotImplementedError: AbstractConv2d theano optimization failed.
FIX:sudo apt-get install libblas-dev libopenblas-dev
- TypeError: max_pool_2d() got an unexpected keyword argument 'mode'
FIX:python3 -m pip install -r requirements.txt
- ValueError: unknown locale: UTF-8
FIX:export LC_ALL=en_US.UTF-8
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- Linux Installation of Lasagne(intermediate)
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本文标题:【干货】神经增强:用 Python 实现深度学习超分辨率处理
本文链接网址:https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_4989796_1.html
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