1. Produse
  2.   Imagine
  3.   Python
  4.   Neural Enhance
 
  

API-ul Python cu sursă deschisă pentru imagini

Super rezoluție pentru imagini folosind Deep Learning

Ce este Neural Enhance?

Neural Enhance este un API Python open-source pentru îmbunătățirea imaginii. API-ul îmbunătățește imaginea folosind deep learning, folosind API-ul este posibil să antrenați rețeaua neuronală și să măriți de 2x sau chiar 4x imaginile dvs. Puteți îmbunătăți imaginile prin creșterea numărului de neuroni din imagine, cu un set de date similar cu imaginea dvs. de joasă rezoluție.

Vă puteți îmbunătăți imaginile folosind HQ-ul de randare atât CPU, cât și GPU. Generarea de ieșire 1080p pe GPU ar trebui să dureze aproximativ 5 sau 2 secunde pe imagine, iar randarea CPU HQ ar trebui să dureze aproximativ 20-60 de secunde pentru ieșire 1080.

Previous Next

Noțiuni introductive cu Neural Enhance

Modul recomandat de a instala Neural Enhance este prin Docker. Vă rugăm să utilizați următoarea comandă pentru a instala Neural Enhance.

Instalați Neural Enhance prin Docker

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

Îmbunătățiți imaginile prin API-ul Python gratuit

Neural-Enhance API permite îmbunătățirea programatică a imaginilor. API-ul oferă o listă de comenzi pe care le puteți utiliza cu modelul pre-antrenat disponibil în API. Folosind API-ul, puteți rula scriptul de super-rezoluție pentru a repara artefacte JPEG, factori de zoom, procesați mai multe imagini de calitate cu o singură rulare și afișați imaginile de ieșire. Vă puteți îmbunătăți cu ușurință imaginile utilizând această singură linie de cod

Îmbunătățiți imaginile prin Python

  1. Deschideți linia de comandă
  2. Accesați directorul enhance.py
  3. Rulați următoarea comandă și transmiteți tipul de fișier, repararea, opțiunea de zoom și calea imaginii care urmează să fie îmbunătățite

Îmbunătățiți imaginile prin Python

# 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

Antrenarea imaginilor de super-rezoluție prin Python

Biblioteca de imagini Open Source Neural Enhance antrenează-ți imaginile în felul tău. API-ul vine cu modele prestabilite implicite, vă puteți antrena propriul proces utilizând parametri bazați pe setul de date de imagine. Vă puteți antrena modelul utilizând pierderea perceptivă din hârtie, vă puteți antrena modelul utilizând o configurație adversă și multe altele.

Utilizați modele pre-antrenate și super-rezoluție de antrenament prin API-ul Python

# 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
 Română