1. Termékek
  2.   Kép
  3.   Python
  4.   Neural Enhance
 
  

Nyílt forráskódú Python API for Images

Szuper felbontás képekhez a Deep Learning segítségével

Mi az a Neurális Enhance?

A Neural Enhance egy nyílt forráskódú Python API képjavításhoz. Az API mély tanulással javítja a képet, az API segítségével lehetséges a neurális hálózat betanítása és 2-szeres vagy akár 4-szeres nagyítása a képekre. Javíthatja a képeket a képen lévő neuronok számának növelésével, az alacsony felbontású képéhez hasonló adatkészlettel.

A képeket a CPU és a GPU renderelő HQ használatával is javíthatja. Az 1080p-s kimenet generálása GPU-n körülbelül 5 vagy 2 másodpercet vesz igénybe képenként, a CPU renderelési HQ-nak pedig körülbelül 20-60 másodpercet kell várnia az 1080-as kimenethez.

Previous Next

Kezdő lépések a Neural Enhance szolgáltatással

A Neural Enhance telepítésének javasolt módja a Docker. Kérjük, használja a következő parancsot a Neural Enhance telepítéséhez.

Telepítse a Neural Enhance programot a Dockeren keresztül

docker run --rm -v `pwd`:/ne/input -it alexjc/neural-enhance --help

Javítsa a képeket ingyenes Python API-val

A Neural-Enhance API lehetővé teszi a képek programozott javítását. Az API tartalmazza azon parancsok listáját, amelyeket az API-ban elérhető előre betanított modellel használhat. Az API használatával futtathatja a szuperfelbontású szkriptet a JPEG műtermékek javításához, a nagyítási tényezőkhöz, több minőségi kép feldolgozásához és a kimeneti képek megjelenítéséhez. Könnyedén javíthatja képeit ennek az egy sor kódnak a használatával

Javítsa a képeket Python segítségével

  1. Nyissa meg a Parancssort
  2. Lépjen az enhance.py könyvtárba
  3. Futtassa a következő parancsot, és adja meg a fájltípust, a javítást, a nagyítási lehetőséget és a javítandó kép elérési útját

Javítsa a képeket Python segítségével

# Run the super-resolution script to repair JPEG artefacts, zoom factor 1:1.
python3 enhance.py --type=photo --model=repair --zoom=1 broken.jpg
# Process multiple good quality images with a single run, zoom factor 2:1.
python3 enhance.py --type=photo --zoom=2 file1.jpg file2.jpg
# Display output images that were given `_ne?x.png` suffix.
open *_ne?x.png

Szuperfelbontású képek képzése Python segítségével

A nyílt forráskódú képkönyvtár Neural Enhance a saját módján tanítja a képeket. Az API alapértelmezett előre betanított modellekkel érkezik, így saját folyamatát betaníthatja a képadatkészleten alapuló paraméterek használatával. Betaníthatja modelljét a papír érzékelési veszteségével, betaníthatja modelljét egy ellenséges beállítással és így tovább.

Használjon előre betanított modelleket és képzési szuperfelbontást a Python API-n keresztül

# Pre-train the model using perceptual loss from paper [1] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=50 \
    --perceptual-layer=conv2_2 --smoothness-weight=1e7 --adversary-weight=0.0 \
    --generator-blocks=4 --generator-filters=64
# Train the model using an adversarial setup based on [4] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=250 \
         --perceptual-layer=conv5_2 --smoothness-weight=2e4 --adversary-weight=1e3 \
         --generator-start=5 --discriminator-start=0 --adversarial-start=5 \
         --discriminator-size=64
# The newly trained model is output into this file...
ls ne?x-custom-*.pkl.bz2
 Magyar