背景

尝试了OpenCV的几种超分辨率的算法之后，总感觉效果不尽人意，于是乎在网上翻箱倒柜的找其他超分算法，最终找到了这个，第一眼感觉效果惊艳，跑了下demo，内存吃的也是相当猛。下面是官方的demo截图。

安装

可以从GitHub - ckkelvinchan/RealBasicVSR: Official repository of "Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution"获取源码和安装方式，他是基于pytorch的，按照他的安装步骤一般没什么大问题

使用

如果你不想编写任何代码直接转图的话，可以使用如下命令

python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_000 results/demo_000

checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth需要自行下载，放到checkpoints目录下(Dropbox / Google Drive / OneDrive)

data/demo_000下放一张图片，多张的话需要尺寸一致，否则会报错

输出会在results/demo_000目录下

同时他也支持视频转换，命令行是

python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_001.mp4 results/demo_001.mp4 --fps=12.5

不过我不建议你直接转视频，10秒的视频我32G内存都没有扛过去，只能说优化空间巨大

对于渣显卡的友善提醒

显存小于6G的就不要使用GPU加速了，转一张900x900的图峰值内存占用能到7个多G，可以在inference_realbasicvsr.py中注释掉使用GPU的代码

cuda_flag = False# if torch.cuda.is_available():#     model = model.cuda()#     cuda_flag = True

原文：https://juejin.cn/post/7101648291296706597