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【Python】画像ファイルをAI補正し超高画質化する方法【実績記録】

雑学

先人の知恵を拝借してうまくいったことを残す記事です。
まず、参考にさせて頂いたWebページから紹介させて下さい。

参考ページ紹介

こちら備忘録（メモ書き）なので、より詳細を理解されたい方は上記ページの確認推奨です。

流れ

  1. SwinIR利用モジュールインストール
    – OpenCV(cv2)
    – PyTorch(torch)
    – requests
    – timm
  2. SwinIRダウンロード
  3. 画像処理実行

作業メモ

SwinIR利用モジュールインストール

% pip install opencv-python
　　（中略）
Successfully installed numpy-2.1.0 opencv-python-4.10.0.84

% pip install torch torchvision torchaudio
　　（中略）
Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 filelock-3.15.4 fsspec-2024.6.1 jinja2-3.1.4 mpmath-1.3.0 networkx-3.3 setuptools-74.0.0 sympy-1.13.2 torch-2.4.0 torchaudio-2.4.0 torchvision-0.19.0 typing-extensions-4.12.2

% pip install requests
　　（中略）
Successfully installed certifi-2024.8.30 charset-normalizer-3.3.2 idna-3.8 requests-2.32.3 urllib3-2.2.2

% pip install timm
　　（中略）
Successfully installed huggingface_hub-0.24.6 packaging-24.1 pyyaml-6.0.2 safetensors-0.4.4 timm-1.0.9 tqdm-4.66.5

SwinIR-main.zip 取得・解凍
→ ダウンロードページ（github）

003_realSR_BSRGAN_DFO_s64w8_SwinIR-M_x4_GAN.pth 取得
→ ダウンロードページ(github）

SwinIR-main直下にターミナルを移動

画像処理実行

% python main_test_swinir.py --task real_sr --model_path ./003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth --folder_lq testsets/sample --scale 4 --large_model
# 「--model_path 003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth」だと内部でディレクトリ情報が取得出来なかった為、きちんと相対パスを付与。

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