分别为原视频、超分辨率视频的截图
- 对比一
- 对比二
- 对比三
- Python >= 3.7 ( 推荐使用 Anaconda 或 Docker )
- PyTorch >= 1.7
- NVIDIA GPU + CUDA
- Linux ( Windows 和 Mac 未测试过 )
- 这里基于 Anaconda 基础环境
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创建虚拟环境
conda create -n video python=3.7 conda activate video
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安装cuda和cudnn
conda install cudatoolkit=10.2 conda install cudnn
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克隆项目
git clone https://github.com/emptysoal/VideoRestore.git cd VideoRestore
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安装依赖包(安装慢的话,下面 pip 命令后面加上 "-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/")
pip install numpy pip install torch==1.7.0 pip install torchvision==0.8.0 pip install basicsr pip install facexlib pip install -r requirements.txt python setup.py develop pip install realesrgan
- 下载权重文件:GFPGANv1.3.pth
下载好模型后放到项目experiments/pretrained_models
目录下
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在
video_rebuild
目录下,创建 src 目录; -
把需要修复的视频文件放到
video_rebuild/src
目录下; -
启动项目
运行命令格式如下:
python video_rebuild/main.py --video ./video_rebuild/src/<待修复视频> --save-path ./video_rebuild/result/<输出的视频>
例如:
python video_rebuild/main.py --video ./video_rebuild/src/demo04.mp4 --save-path ./video_rebuild/result/output.mp4
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如果需要保存每一帧的图像,可以在命令最后加上
--save-frame
,但是会使输出结果太大,不建议保存每一帧; -
输出的结果存储在项目
video_rebuild/result
目录下。
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