Real-ESRGAN：通用图像/视频超分辨率与修复工具｜部署与使用全指南
项目仓库： https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
论文：arXiv:2107.10833 · 维护方：Tencent ARC / 中科院深圳先进院 ·
语言：Python · 框架：PyTorch + BasicSR · 形态：命令行 +
便携可执行文件（NCNN/Vulkan） · PyPI：realesrgan
1 项目简介
Real-ESRGAN 在 ESRGAN 基础上做工程化改进，用纯合成数据训练，面向真实世界的模糊、压缩、伪影图像/视频做超分辨率与修复。它是目前最常用的开源图像放大工具之一，支持真人照片、动漫图片、动漫视频，还集成了 GFPGAN 做人脸增强。
1.1 核心信息一览
| 项目项 | 内容 |
|---|---|
| 项目名称 | Real-ESRGAN |
| 仓库地址 | github.com/xinntao/Real-ESRGAN |
| 项目定位 | 通用图像/视频超分辨率与修复 |
| 论文 | arXiv:2107.10833 |
| PyPI | realesrgan |
| 便携版 | Releases 页 NCNN/Vulkan 可执行文件 |
| 在线 Demo | ARC Demo / Replicate |
| 形态 | Python 脚本 + Windows/Linux/macOS 免安装可执行文件 |
1.2 适用场景
- 老照片、低分辨率图片放大去噪。
- 动漫图片/视频放大（专门的 anime 模型）。
- 配合 GFPGAN 做人脸增强。
- 服务器批量跑图。
1.3 能力边界（官方口径）
- 训练用纯合成退化模型，对真实世界退化有强泛化，但不保证任意极端模糊都能修复。
- 便携版基于 NCNN/Vulkan，不依赖 CUDA/PyTorch。
2 功能特性
- 多模型：RealESRGAN_x4plus（通用）、RealESRNet_x4plus、RealESRGAN_x4plus_anime_6B（动漫）、realesr-animevideov3（动漫视频）、realesr-general-x4v3（通用小模型，支持
-dn降噪强度）。 - 人脸增强：集成 GFPGAN。
- 任意缩放：
--outscale用 LANCZOS4 二次缩放。 - Tile 分块：大显存不够时切片推理。
- Alpha 通道 / 灰度 / 16-bit 图：均支持。
- 便携版：Windows/Linux/macOS 免安装，自带模型，Intel/AMD/NVIDIA GPU 都能跑。
- 训练/微调：
docs/Training.md支持自己数据微调。
3 官方界面预览
4 官方跳转链接汇总
| 类别 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| 仓库 | github.com/xinntao/Real-ESRGAN | 源码 |
| 模型库 | docs/model_zoo.md | 全部模型权重 |
| FAQ | docs/FAQ.md | 常见问题 |
| NCNN 便携版 | Real-ESRGAN-ncnn-vulkan | 免安装 |
| 相关项目 GFPGAN | TencentARC/GFPGAN | 人脸修复 |
5 前置要求与服务器配置
5.1 软件前提
- Python ≥ 3.7（推荐 Anaconda/Miniconda）。
- PyTorch ≥ 1.7。
- 可选：basicsr、facexlib、gfpgan（人脸增强）。
5.2 硬件建议
| 方式 | 要求 |
|---|---|
| Python 版 | 有 NVIDIA GPU 更快；CPU 可跑 |
| 便携版 | Intel/AMD/NVIDIA GPU 均可，无需 CUDA |
5.3 端口
无 HTTP 服务端口。
6 方式一：NCNN 便携版（最省事，推荐）
无需安装 Python/PyTorch/CUDA：
# Windows 示例（下载 release 解压后）
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n realesrgan-x4plus
# Linux
wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesrgan-ncnn-vulkan-20220424-ubuntu.zip
unzip realesrgan-ncnn-vulkan-20220424-ubuntu.zip
./realesrgan-ncnn-vulkan -i input.jpg -o output.png -n realesrgan-x4plus-anime可选模型：
realesrgan-x4plus（默认，通用）realesrnet-x4plusrealesrgan-x4plus-anime（动漫）realesr-animevideov3（动漫视频）
7 方式二：Python 源码安装
git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
cd Real-ESRGAN
pip install basicsr
pip install facexlib
pip install gfpgan
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop推理示例：
# 单图超分
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs/ --outscale 4
# 人脸增强
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs/ --face_enhance
# 动漫专用
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus_anime_6B -i inputs/8 常用参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
-i |
输入图片/目录 |
-o |
输出路径 |
-n |
模型名（如 RealESRGAN_x4plus、realesrgan-x4plus-anime） |
--outscale |
输出缩放倍数 |
--face_enhance |
开启 GFPGAN 人脸增强 |
-dn |
降噪强度（realesr-general-x4v3） |
9 常用运维命令
# 查看 GPU
nvidia-smi
# 更新
git pull
# 查看输出
ls -lh results/10 常见故障排查
- 显存不足：用更小的 anime 模型或便携版；Python 版用 tile 分块。
- 过度平滑：用
realesr-general-x4v3配合-dn调降噪强度。 - 动漫图效果差：换
RealESRGAN_x4plus_anime_6B。 - 想在线试：先用 ARC Demo 或 Colab 验证效果再本地跑。
11 风险与合规说明
- 模型遵循仓库 LICENSE；商用前需核对。
- 输出图像版权由使用者承担；不得用于修复侵权素材。
- 人脸增强基于 GFPGAN，使用时需遵守肖像权相关法规。
本文基于官方 README 整理，仅供学习与部署参考；以仓库最新说明为准。