基于ESRGAN的实现，使用RRDBNet实现VapourSynth GAN
vsgan的Python项目详细描述
VSGAN公司
在
：第页朝上：简介
这是VapourSynth的单图像超分辨率生成对抗性网络处理程序。 由于VapourSynth将从视频中获取帧，并将其馈送给VSGAN，因此它本质上是一个单视频超分辨率gan。 它是ESRGAN by xinntao的直接端口，所以所有的结果、成就，以及ESRGAN所做的，VSGAN也会做。在
在正确的图像上使用正确的预训练模型可以产生巨大的效果。
这是一个来自美国地区1（NTSC）DVD的美国爸爸运行VSGAN（型号非公开）的例子
：camera:与其他超分辨率策略的定性比较
以下比较取自ESRGAN's repo
安装
请按图示顺序安装以下部件。在
1。蒸汽发生器
注意：VapourSynth必须在VSGAN之前安装。可从pip安装的包/pypi.org网站是Python的函数包装器，仍然需要预先安装VapourSynth。[1]
官方安装说明可用于：
2。mvsfunc公司
Mvsfunc通常默认安装。在
不知怎么没有安装？在
Windows:
从命令提示符中：
- 运行
where vsrepo.py并复制的完整路径虚拟存储库.py在 - 运行
python "C:/path/to/vsrepo.py" install mvsfunc（在路径两边加引号）
Linux:
您很可能可以在发行版的包管理器中找到它。在
3。（可选，推荐）NVIDIA CUDA
如果您计划将VSGAN与NVIDIA GPU一起用作设备而不是CPU（例如，与torch设备字符串：0、1、cuda）一起使用，则必须安装NVIDIA CUDA，torch才能这样做。在
在CPU上使用VSGAN将严重影响您的系统（很可能甚至是无法使用的数量！）并将花费forever来完成一个帧。我总是建议VSGAN的用户在gtx1050或更好的版本上使用带有CUDA的NVIDIA GPU。与CPU相比，使用GPU有多快？一个CPU可能需要几分钟来完成一个720x480帧x4的缩放，而一个GPU可能需要大约半秒钟的时间（在我的GTX1080ti上）。在
不同的操作系统安装方式有很多种。搜索（DuckDuckGo，Google）如何安装它。在
4。VSGAN公司
通过PyPI使用PIP（推荐）
在terminal/cmd中运行pip install vsgan。在
离线使用PIP
注意：此方法没有自动更新或更新通知。您可能正在安装尚未测试为稳定的代码，尚未达到实际更新版本，这意味着您将使用最新的可能不稳定的代码。
git clone https://github.com/rlaPHOENiX/VSGAN.git && cd vsgan
pip install .
如果您没有git也不希望，您还可以下载master.zip，将其解压缩，通过cd和pip install .打开一个命令提示符到该文件夹中
使用
简单的例子
^{pr2}$定义
VSGAN（device=[int/string]）
为提供的设备使用VSGAN创建PyTorch设备实例
device可以是字符串或int，可接受的值为“cpu”、“cuda”和设备标识号（例如0、1），如果可用，默认值为“cuda”，否则将使用“cpu”
在VSGAN.load_模型（model=[string]，scale=[int]，旧架构=[bool]）
将模型加载到VSGAN设备实例中
model必须是指向.pth模型的路径。如果路径有疯狂的字符，如反斜杠(\)，请使用r''scale必须是int>；0，并且必须与训练它的模型匹配old_arch仅当模型不适用于当前架构或是1x比例模型时才应使用
在VSGAN.run（clip=夹子，chunk=[bool]）
此函数接受提供的剪辑，并在处理帧时运行VSGAN.execute()上的每个帧。在
chunk如果您的系统内存不足，请尝试启用分块，因为它会将图像分割成更小的子图像，然后逐个渲染，最后将它们合并在一起。以速度和准确性交换内存需求。警告：由于图像将被单独处理，结果可能在块的边缘有问题，an example of this issue
仅供内部使用
在VSGAN.execute公司（n=[int]，clip=clip]
从clip对n帧执行GAN模型。在
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