Super-RES-Huma-Projesi

Kurulum

1.Dosya konumu belirleme

```bash
git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
cd Real-ESRGAN
```

1. Bagimli paketleri yukleme

   # Install basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
   # We use BasicSR for both training and inference
   pip install basicsr
   # facexlib and gfpgan are for face enhancement
   pip install facexlib
   pip install gfpgan
   pip install -r requirements.txt
   python setup.py develop

---

Taşınabilir yürütülebilir dosyalar (NCNN)

Indirme linkleri: Windows / Linux / MacOS Intel/AMD/Nvidia GPU için yürütülebilir dosyalar.

Bu yürütülebilir dosya taşınabilir ve gereken tüm ikili dosyaları ve modelleri içerir. CUDA veya PyTorch ortamına gerek yoktur.

Basitçe aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz (Windows örneği, daha fazla bilgi her yürütülebilir dosyanın README.md dosyasındadır):

./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n model_name

5 model seçeneğimiz vardır:

1. realesrgan-x4plus (default)
2. realesrnet-x4plus
3. realesrgan-x4plus-anime (optimized for anime images, small model size)
4. realesr-animevideov3 (animation video)

Diğer modeller için -n bağımsız değişkenini kullanabilirsiniz; örneğin, ./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o çıktı.png -n realesrnet-x4plus

Real-ESRGAN mimarisini kullanma ve Real-ESRGAN'a giriş yapma

!git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
%cd Real-ESRGAN
# Ortamı ayarlama
!pip install basicsr
!pip install facexlib
!pip install gfpgan
!pip install ffmpeg-python
!pip install -r requirements.txt
!python setup.py develop

#Video ile real-ESRGAN kullanma

! python inference_realesrgan_video.py -i inputs/video/video_ismi.mp4 -n realesr-animevideov3 -s 2 --suffix outx2

Sonuçları indirme

files.download('results/video_ismi_outx2.mp4')