Real-ESRGAN 是由腾讯 ARC 实验室发布的一个盲图像超分辨率模型，它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法，Real-ESRGAN 是在 ESRGAN 的基础上使用纯合成数据来进行训练的，基本上就是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化，然后再通过低清图倒推出它的高清图，简单说你也可以把它理解为一个图像/视频修复、放大工具。
Real-ESRGAN 目前提供了五种模型，分别是 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）和 realesrgan-x4plus-anime-6B，你可以根据你要处理的图片或视频选择合适的模型进行使用。
为了获得更为清晰的二次元美少女图片，一直在追寻更好的超分辨率工具。目前比较主流的超分辨率工具是waifu2x，但对于某些较为模糊的图片还不能满足我的需求了。
在偶然间看到了Real-ESRGAN ，其超分辨率的效果极佳，这是官方提供的demo效果图：
对于较模糊的图像，realesrgan的效果实在是太显著了，而这些效果在waifu2上很难体现，waifu对于模糊的图片处理后的效果并不明显。
对于分辨率低的图片能够有较强的放大效果，而在很多清晰度和分辨率不太差的图片上与waifu没什么较大的差别。 可以从GitHub的release上下载编译好的程序，安装到window中直接使用。 文件的目录中使用cmd命令提示符窗口打开，输入re 按tab补全， 例如： 注意，必须输入输出的格式一致。如输入文件夹，输出也必须是文件夹。输入的图片，输出的也是图片。 例如： 以个人的角度来说，不建议将图片超分辨率至5MB以上，因为人的肉眼可以看到的细节有限，如果单纯为了使图片更为清晰而放大至几十MB，不仅需要借助缩放功能查看，传播与存储的消耗成本更大，况且在企鹅上过大的图片会被识别为上传文件，折磨的是自己与接收者。
项目地址：
使用教程
本地的版本Realesrgan使用方法：
realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 文件夹绝对路径 -o 文件夹绝对路径realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i （当前目录下）文件名 -o （当前目录下）文件名内置参数：
-h //显示帮助信息
-i //输入路径 输入图像路径（jpg/png/webp）或目录
-o //输出路径 输出图像路径（jpg/png/webp）或目录
-s //缩放比例（可以是2、3、4，默认为4）
-t //块大小（>=32/0=自动选择，默认为0），可以是0,0,0以支持多个GPU
-m //模型路径 预训练模型所在文件夹路径，默认为models
-n //模型名称（默认为realesr-animevideov3，可选realesr-animevideov3 | realesrgan-x4plus | realesrgan-x4plus-anime | realesrnet-x4plus）
-g //GPU设备ID（默认为auto），可以是0,1,2以支持多个GPU
-j //加载:处理:保存 线程数量（默认为1:2:2），可以是1:2,2,2:2以支持多个GPU
-x //启用TTA模式
-f //输出图像格式（jpg/png/webp，默认为ext/png）
-v //输出详细信息realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 文件夹绝对路径 -s 2 -f jpg -o 文件夹绝对路径
