Canonical: https://instain.ru/ai/real-esrgan/
Language: ru

Xintao Wang и соавторы  модель

# Real-ESRGAN. 

Локальное увеличение и восстановление изображений

4.30 / 5    [Оценка каталога](https://instain.ru/ai/real-esrgan/#editorial-rating) [Официальный сайт ](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)

Оригинальная модель улучшения разрешения. Доступны веса и инструкции для самостоятельного запуска.

![Real-ESRGAN. Официальный репозиторий Real-ESRGAN с описанием восстановления изображений.](https://instain.ru/assets/images/real-esrgan-screen-48fbe59940cd-1200.webp)

Официальный репозиторий Real-ESRGAN с описанием восстановления изображений.  [Открыть источник ](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)

## Модель и исходный кадр

Real-ESRGAN помогает увеличить изображение и ослабить некоторые дефекты, появившиеся при сжатии или уменьшении. Авторы обучали сеть с учетом разных типов повреждений и опубликовали несколько весов. Для фотографий и рисованных кадров предлагаются разные варианты. Выбор влияет на тонкие линии, зерно и края. Прежде чем обрабатывать папку, проверьте один файл на самом требовательном участке.

## Проба на маленьком архивном снимке

Возьмите собственную фотографию с фактурой ткани и мелкой вывеской. Сохраните исходник и обычную увеличенную копию для сравнения. Обработайте еще одну копию моделью. Посмотрите на обе версии при одном размере. Если вывеска стала четче, проверьте, сохранились ли формы букв. В ткани обратите внимание на повторяющийся узор. Когда сеть дорисовала похожие детали на разных участках, более резкая картинка может выглядеть менее правдоподобно.

Для публикации, где важен документальный вид, храните оригинал отдельно. Не используйте восстановленные символы как самостоятельное подтверждение надписи.

## Повторяемая обработка серии

Запишите имя весов, настройки и размер вывода. Если снимки очень разные, попробуйте отдельные наборы параметров для фотографий и рисунков. Официальная инструкция содержит варианты запуска и примеры на разных данных. При ограниченной памяти сначала оцените время и качество на нескольких изображениях. Экспортированный файл просмотрите также в реальном масштабе страницы. Сравните зерно в светлых и темных участках.

## Для каких задач подходит

- Увеличить собственное фото перед версткой

- Проверить рисунок и мелкие линии после обработки

Возможности 

## Сильные стороны

- Есть веса для разных типов материала

- Доступен локальный пакетный запуск

Стоит учитывать 

## Ограничения

- Модель может изменить текстуру и надписи

- Доступный размер зависит от вычислительной среды

## Выбор и условия

Бесплатный режим

Да

Пробный период

Не подтверждено

Без регистрации

Не подтверждено

Русский интерфейс

Не подтверждено

Локальная установка

Да

API

Не подтверждено

«Не подтверждено» означает, что сведений недостаточно. Возможность может существовать; сверяйте условия разработчика.

Исходные форматы

Изображение

Результат

Изображение

### Условия

Репозиторий содержит веса, инструкции и варианты локального запуска. Подберите среду под свое оборудование.

От задачи к первому результату

## Практический пример

Задача

Увеличить собственное фото перед версткой

Что подготовить

Оригинальная фотография в максимальном доступном качестве, без повторного сжатия.

### Задание или запрос

Рабочее задание: уменьшить шум и улучшить читаемость фотографии, сохранив естественную текстуру. Сравнивайте исходник и обработанный вариант при одинаковом масштабе; не используйте восстановленные детали как доказательство факта.

### Ожидаемый результат

Более пригодная для макета фотография; восстановленные детали остаются предположением алгоритма.

### Как проверить результат

- Сравните текстуру кожи, ткани и мелких букв.

- Проверьте, не появились ли ореолы и выдуманные детали.

Редакционный учебный пример постановки задачи, а не результат личного тестирования сервиса. Проверьте доступность нужного режима, права на исходники и условия использования результата.

Проверить подробности

## Официальные источники

-  [Исходная реализация и веса Real-ESRGAN ](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)

-  [Исследование авторов о восстановлении изображений ](https://arxiv.org/abs/2107.10833)

Описание составлено по материалам разработчика. Возможности, цены и доступность могут меняться; перед использованием сверяйтесь с первоисточником.

Коротко об инструменте

Разработчик

Xintao Wang и соавторы

Категория

[Изображения](https://instain.ru/category/images/)

Доступ

Репозиторий содержит веса, инструкции и варианты локального запуска. Подберите среду под свое оборудование.

Оплата

Код и наборы весов доступны без покупки. Условия распространения проверяйте в репозитории и у автора выбранной модели.

API

Отдельный API не указан

[Условия разработчика ](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)

Оценка каталога

4.30 / 5 

Возможности

4.40 / 5 

Рабочие сценарии

4.00 / 5 

Экосистема

4.50 / 5 

Документация

4.30 / 5 

Баллы — ориентир каталога. Они не являются отзывами пользователей или результатом личного тестирования.

[Посмотреть методологию ](https://instain.ru/methodology/)

Продолжить знакомство

## Для похожих задач

[Вся категория  ](https://instain.ru/category/images/)

Изображения 

###  [Topaz Photo](https://instain.ru/ai/topaz-photo-ai/)

Шумоподавление, резкость и увеличение фотографий

4.53 / 5   редактор  

Похожие задачи; сравните условия, форматы и ограничения

Изображения 

###  [Pixelmator Pro](https://instain.ru/ai/pixelmator-pro/)

Увеличение фотографий с ML Super Resolution

4.40 / 5   редактор  

Похожие задачи; сравните условия, форматы и ограничения

Изображения 

###  [Upscale.media](https://instain.ru/ai/upscale-media/)

Увеличение и улучшение изображений

4.30 / 5   сервис  

Подтверждён доступ без регистрации