2024年4月14日
WindowsでAIプログラミング
ESRGAN：実装方法
目次
はじめに
『ESRGAN』は、超解像ができます。
つまり、低解像度の画像を高解像の画像に変換できます。
画像を大きくするのみではなく、自然な画像として高解像度の画像を生成します。
名前の通り、GANを使っております。
参考：https://github.com/xinntao/ESRGAN
PC環境
Windows10 pro (Windows Insier Program)
マウスコンピューター製G-Tune E5-144
CPU：インテル(R) Core(TM) i7-10875H プロセッサー
( 8コア / 16スレッド / 2.30GHz [ 最大5.10GHz ] / 16MBキャッシュ )
メモリ：32GB メモリ [ 16GB×2 ( PC4-21300 / DDR4-2666 ) / デュアルチャネル ]
SSD (M.2)：512GB NVMe SSD ( SAMSUNG PM981a / M.2 PCIe Gen3 x4 接続 )
グラフィックス：NVIDIA GeForce RTX2060 / 6GB
方法
Gitでダウンロード
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1 |
git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN |
学習済みモデルのダウンロード
下記のサイトより『pth』ファイルのダウンロードし、『models』のフォルダに保存
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/17VYV_SoZZesU6mbxz2dMAIccSSlqLecY
仮想環境
『ESRGAN』フォルダへ移動
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1 |
cd ESRGAN |
仮想環境作成
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1 |
python -m venv venv |
アクティベイト
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1 |
venv/scripts/activate |
モジュールのインストール
『Pytorch(CUDA10.1対応)』のインストール
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1 |
python -m pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html |
『Open CV2』のインストール
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1 |
python -m pip install opencv-python |
テストコマンド
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1 |
python test.py |
結果
『results』フォルダにファイルが作成されます。
①comic
元の画像(62×90)
生成画像(248×360)
②baboon
元の画像(125×120)
生成画像(500×480)
さいごに
学習方法は、また次回に(‘ω’)ノ
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化学系で博士号を取得したが、
あるとき、これからの時代はプログラミング！、と目覚める。
pythonを用いてデータ解析や機械学習に没頭。
最近は、Pytorchで作ったONNXモデルを、Nuxt3にのせたWebサービスの開発、
ChatGPT や Stable Diffusion に没頭中☆('ω')☆
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