vit和real-esrgan

### 使用 Vision Transformer (ViT) 和 Real-ESRGAN 进行图像超分辨率处理 #### 结合 ViT 提取特征用于预处理阶段 Vision Transformer (ViT)[^3] 可以作为强大的特征提取器，在输入到 Real-ESRGAN 之前对低分辨率图像进行分析。通过利用 ViT 对全局上下文的理解能力，可以捕捉更丰富的语义信息，从而提高最终重建质量。 ```python from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTModel def preprocess_image_with_vit(image_path): feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') inputs = feature_extractor(images=image_path, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state return last_hidden_states ``` 此代码片段展示了如何加载预先训练好的 ViT 模型并将其应用于给定的图片路径 `image_path` 上，获取其隐藏状态表示。 #### 应用 Real-ESRGAN 执行超分辨率转换 Real-ESRGAN 是一种基于 GAN 的方法，专门针对真实世界的模糊和噪声进行了优化[^1]。为了实现最佳效果，建议先使用上述 ViT 方法获得更好的初始条件后再传递至 Real-ESRGAN 中继续放大过程： ```python import cv2 import torch from realesrgan import RealESRGANer def upscale_image(input_img, scale=4): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' upsampler = RealESRGANer( scale=scale, model_path='weights/RealESRGAN_x4plus.pth', dni_weight=None, model=None, tile=0, tile_pad=10, pre_pad=0, half=True, gpu_id=None ) output, _ = upsampler.enhance(img=input_img, outscale=scale) return output ``` 这段 Python 脚本定义了一个函数 `upscale_image()` ，它接收一张原始大小的图像以及期望放大的倍数，默认设置为四倍。该脚本会调用 RealESRGAN 来执行实际的超分操作，并返回高分辨率版本的结果图。 #### 整合流程 将两个部分结合起来形成完整的流水线如下所示: ```python if __name__ == "__main__": image_path = "path/to/your/image.jpg" img = cv2.imread(image_path) # Step one: Extract features using ViT vit_features = preprocess_image_with_vit(image_path) # Note that the direct use of Vit's hidden states as input to ESRGAN is not straightforward. # Instead, these features could inform preprocessing steps or be used alongside metadata. # Step two: Perform super-resolution with Real-ESRGAN sr_result = upscale_image(img) # Save result cv2.imwrite("output.png", sr_result) ``` 请注意，虽然 ViT 特征可以直接影响后续步骤的选择，但在大多数情况下它们不会被直接送入 Real-ESRGAN；相反，这些高级表征可能有助于指导前处理策略或是辅助其他元数据一起工作。