这个是python 学习笔记18 GFPGAN人脸(图片)修复_nameerror: name 'fused_act_ext' is not defined-CSDN博客
的后续。
gfpgan衍生出了个Real-ESRGAN，这个更灵活并且能修复一般性图片以及动画，简单上手无门槛。链接如下：
Real-ESRGAN/README_CN.md at master · xinntao/Real-ESRGAN · GitHub
其安装使用和GFPGAN类似，可以参考我上面的链接。
这里另说两个点：
1.免安装版！解压缩后直接放图片或视频在根目录就能处理。
便携版（绿色版）可执行文件
你可以下载支持Intel/AMD/Nvidia显卡的绿色版exe文件： Windows版 / Linux版 / macOS版。
绿色版指的是这些exe你可以直接运行（放U盘里拷走都没问题），因为里面已经有所需的文件和模型了。它不需要 CUDA 或者 PyTorch运行环境。
你可以通过下面这个命令来运行（Windows版本的例子，更多信息请查看对应版本的README.md）：
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 输入图像.jpg -o 输出图像.png -n 模型名字
我们提供了五种模型：
- realesrgan-x4plus（默认）
- reaesrnet-x4plus
- realesrgan-x4plus-anime（针对动漫插画图像优化，有更小的体积）
- realesr-animevideov3 (针对动漫视频)
你可以通过-n参数来使用其他模型，例如./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈图片.png -n realesrgan-x4plus-anime
可执行文件的用法
- 更多细节可以参考 Real-ESRGAN-ncnn-vulkan.
- 注意：可执行文件并没有支持 python 脚本
inference_realesrgan.py中所有的功能，比如outscale选项) .
Usage: realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i infile -o outfile [options]...-h show this help-i input-path input image path (jpg/png/webp) or directory-o output-path output image path (jpg/png/webp) or directory-s scale upscale ratio (can be 2, 3, 4. default=4)-t tile-size tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu-m model-path folder path to the pre-trained models. default=models-n model-name model name (default=realesr-animevideov3, can be realesr-animevideov3 | realesrgan-x4plus | realesrgan-x4plus-anime | realesrnet-x4plus)-g gpu-id gpu device to use (default=auto) can be 0,1,2 for multi-gpu-j load:proc:save thread count for load/proc/save (default=1:2:2) can be 1:2,2,2:2 for multi-gpu-x enable tta mode"-f format output image format (jpg/png/webp, default=ext/png)-v verbose output
由于这些exe文件会把图像分成几个板块，然后来分别进行处理，再合成导出，输出的图像可能会有一点割裂感（而且可能跟PyTorch的输出不太一样）
2.python311完整安装后问题
这个版本按照官方流程安装完成后可能会报错，提示shm.dll及关联找不到，这个推测是torch的安装有问题，torch_shm_manger这个异常，建议安装前先完成torch的完整安装然后再按照官方流程走。
