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TecoGAN-PyTorch 介绍 这是TecoGAN的PyTorch重新实现：特mporally有限公司赫伦特GAN视频超分辨率（VSR）。 有关更多信息，请参考官方TensorFlow实现 。 特征 更好的性能：此仓库提供的模型比官方仓库更小但性能更好。 请参阅我们关于Vid4和ToS3数据集的。 多个降级：此存储库支持两种类型的降级，即BI和BD。 请参阅以获取有关降级类型的更多详细信息。 统一框架：此存储库为基于失真和基于感知的VSR方法提供了统一框架。 内容 致谢 依存关系 Ubuntu> = 16.04 NVIDIA GPU + CUDA 的Python 3 PyTorch> = 1.0.0 Python软件包：numpy，matplotlib，opencv-python，pyyaml，lmdb （可选）Matlab> = R2016b 测试 注意：我们会根

简单的视频推理 该存储库是一个类似于 ESRGAN 推理存储库的推理存储库，但适用于各种视频机器学习模型。 这个想法是让任何人都可以轻松地在视频上运行各种模型，而不必担心不同的存储库设置。 欢迎公关。 当前支持的架构 SOFVSR ( 版本) 原装SOFVSR SR网 RRDB SR 网 RIFE（ 版本） 支持常规和“高清” RIFE 模型 原始 RIFE 模型需要转换为 BasicSR 的单模型 .pth 文件（位于 utils 文件夹中的转换脚本） 附加的功能 自动缩放、帧数、通道数和 SR 架构检测 自动“HD”RIFE 模型检测 自动开始和结束帧填充，因此所有帧都包含在输出中 通过ffmpeg直接视频输入输出 使用这个仓库 要求： numpy, opencv-python, pytorch, progressbar2 可选要求： ffmpeg-python使用视频输入/

TecoGAN 该存储库包含我的TecoGan项目的pytorch实现，用于视频超分辨率。 该代码使用pytorch的1.7.1版本。 原始代码和书面文件可以在这里找到： GitHub： : 视频： ： 预印本： : 补充结果： : 我的Kaggle示例数据集： : 更新： 到目前为止，我已经为1500个时期训练了我的模型。 我的结果是在gan_examples.jpg，输入图像在original_image.jpg中以及原始分辨率图像在真实图像中。 附加生成的输出 我们的方法会生成精细的细节，这些细节会在生成长视频序列的过程中持续存在。 例如，装甲的网格结构，蜥蜴的比例模式以及蜘蛛背面的点凸显了我们方法的功能。 我们的时空鉴别器在引导生成器网络生成连贯细节方面扮演着关键角色。 运行TecoGAN模型 在下面，您可以找到运行训练有素的TecoGAN模型的快速

Python语言编写，使用面部对齐，高斯牛顿优化和图像混合来将相机看到的人的面部与提供的图像中的人脸交换。