aura-sr

基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具

AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具，专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体，它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现，提供简洁的Python API，支持4倍图像放大，并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷，为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具，适用于多种需要高质量图像增强的场景。

AuraSR超分辨率图像处理GAN人工智能Github开源项目

GitHub

论文

AuraSR

aurasr示例

基于GAN的真实世界图像超分辨率技术，是GigaGAN论文在图像条件下放大的变体。Torch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。

使用方法

$ pip install aura-sr

from aura_sr import AuraSR

aura_sr = AuraSR.from_pretrained()

import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image

def load_image_from_url(url):
    response = requests.get(url)
    image_data = BytesIO(response.content)
    return Image.open(image_data)

image = load_image_from_url("https://mingukkang.github.io/GigaGAN/static/images/iguana_output.jpg").resize((256, 256))
upscaled_image = aura_sr.upscale_4x(image)

减少接缝伪影

upscale_4x通过不重叠的图块对图像进行放大。这可能会导致接缝。使用upscale_4x_overlapped可以减少接缝。这将通过额外的一次处理并对结果取平均，使放大时间增加一倍。

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