GFPGANを使ってサクッと超解像【Windows】

はじめに

GFPGANをWindows環境で使う方法を紹介します。
github.com

Windows 11
CUDA 11.7
Python 3.10

1行で済みます。

pip install -r https://raw.githubusercontent.com/dai-ichiro/myEnvironments/main/GFPGAN/requirements_cu117.txt

git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN
cd GFPGAN

公式GitHub内のリンクから「GFPGANv1.4.pth」をダウンロードして「GFPGAN/experiments/pretrained_models」フォルダ内に保存します。

「inputs」フォルダに目的の画像を入れて以下を実行します。

python inference_gfpgan.py -i inputs -o results -s 1 -v 1.4

python inference_gfpgan.py -i inputs -o results -s 2 -v 1.4

これだけで「results」フォルダに結果が保存されます。

何度も何度もいろいろな画像で実行することになるはずです。

毎回毎回Pythonを立ち上げて実行するのは面倒くさいと感じるはずです。

どうすればよいか？ショートカットを作ってしまえば簡単です。

venvを使って仮想環境を作っている場合で説明します。

ショートカットのリンク先はこのようにします。

D:\PythonApp\GFPGAN\env\env0902\Scripts\python.exe inference_gfpgan.py -i inputs -o results -s 1 -v 1.4

前半部分はこのために作った仮想環境です。

作業フォルダーはクローンしたリポジトリを指定します。

D:\PythonApp\GFPGAN\GFPGAN

これでショートカットをダブルクリックするだけで「inputs」フォルダ内の画像に対してモデルを適用して「results」フォルダに保存してくれます。

左が元画像、右がGFPGAN v1.4で処理した画像です。

ちなみに左の元画像は「hadukiMix v1.0」で作成した画像です。

画質は格段に良くなっています。

ただし、しわが目立たなくなって「美魔女」の魅力が半減しているとも言えます（笑）。

自分が年を取っているせいか、女性のしわに魅力を感じたり感じなかったり・・・。

「inputs」フォルダ、「results」フォルダ、ショートカットが入っているフォルダなどを一気に開く方法はこちらです。
touch-sp.hatenablog.com