Провел пару экспериментов с нейросетями DFDNet и GFPGAN (все доступно на гитхабе) в сравнении с обычными увеличивалками Bigjpg и Topaz Gigapixel. Экспериментировал на портретах, нейросети им обучены. Из названий файлов все понятно кто что делал. Вначале оригинал, потом его уменьшение до 10%, и потом восстановление из 10% с помощью 4 программ. Смотрите сами.
По мне так нейросети справились получше увеличилок, но одна нейросеть делает более фарфоровым лицо, вторая старается привнести фактуру немного. Но их недостаток - они натренированы на не слишком больших разрешениях типа 1024 пикселя. То есть если загнать в нейросеть оригинальный портрет высокого разрешения и отработать с увеличением 1 - нейросеть его ухудшит. Это современная цифровая съемка. Но если речь идет о разрешении поменьше - например обычной 35мм пленки старых негативов с барабанника и резкостью до зерна пленки - там эти нейросети качество поднимают существенно. Только ровно по нормальной маске вклеивать лицо на место пока не умеют, тут им надо помочь немного в фотошопе.
Запускать проекты удобно из-под Анаконды или аналогов, инструкции там есть, тем не менее - это крайне непривычно тем, кто особо с командной строкой не сталкивается, я сам люблю проги с интерфейсом под ключ, а не конструкторы "сделай сам", но похоже самое интересное сегодня под вычисление на современном GPU пишется именно на питоне и без интерфейса.
Если именно портрет поправить и с интерфейсом - пробуйте PortraitPro - его многие хвалят.
По поводу современного GPU - очень он неплохо справляется с пакетной обработкой в Лайтруме и Capture One, я большое удовольствие получал от скорости обработки на GTX и RTX сотен тысяч равов высокого разрешения, которые CPU не потянет на нормальной скорости. То есть такую штуку в современный компьютер иногда имеет смысл приобретать. Пока проекты DFDNet и GFPGAN не требуют слишком много памяти, 6-8 гигов вполне достаточно, эти проекты и на CPU работают (правда могут системной памяти на пике и 22 гига отожрать). Но если проекты разовьются до более высоких разрешений - там и производительность и память потребуются огого. Так что на будущее поглядываю в сторону 12 гигового RTX ускорителя. У этих здоровенных видеокарт есть только один недостаток: они не умеют использовать системную память, только собственную, тогда как интегрированная графика Интел UHD 630 или Iris спокойно общается с системной памятью. Правда и производительность интегрированной графики в десятки раз меньше, при том что она может в одиночку тянуть одновременно 4-5 фильмов H264 Ultra HD.
Отключать все антибаннеры чтобы понять который на него агрится мне лениво. А без этого по твоей ссылке черный квадрат малевича
bigjpg.com
