GitHub – xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.

网站整体介绍
该网站是GitHub上的RealESRGAN开源项目仓库，由腾讯ARC Lab与中国科学院深圳先进技术研究院联合开发，目标是打造通用图像/视频恢复的实用算法。项目基于经典超分辨率模型ESRGAN扩展，通过纯合成数据训练，解决“真实世界盲超分辨率”问题（即输入图像存在未知退化，如模糊、噪声、压缩 artifacts等），适用于通用场景、动漫图像/视频等多种内容的修复与增强。

核心功能与特色模块
1. 多场景模型库
提供针对不同场景优化的预训练模型，覆盖常见使用需求：
通用图像模型：如`RealESRGAN_x4plus`（默认X4倍超分）、`realesrgeneralx4v3`（轻量小模型，支持降噪平衡）；
动漫图像模型：`RealESRGAN_x4plus_anime_6B`（针对动漫插图优化，模型更小、效果更贴合动漫风格）；
动漫视频模型：`AnimeVideov3`（专门处理动漫视频，解决视频帧间一致性问题）。

2. 灵活的推理方式
支持3种便捷的推理途径，满足不同用户需求：
在线推理：无需本地安装，可通过[ARC Demo官网](https://arc.tencent.com/en/aidemos/imgRestore)、[Colab笔记本](https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing)直接体验；
可执行文件（NCNN）：提供Windows/Linux/MacOS的便携二进制文件，无需CUDA或PyTorch环境，直接通过命令行运行（支持Intel/AMD/Nvidia GPU）；
Python脚本：灵活调整参数（如`outscale`支持任意输出尺寸、`face_enhance`集成GFPGAN进行面部增强），适合开发者自定义需求。

3. 扩展功能
支持面部增强：集成GFPGAN模型，修复图像中的面部细节；
多格式支持：处理JPG/PNG/WebP等图像格式，输出格式可自定义；
TTA模式（测试时增强）：提升结果稳定性（仅限可执行文件）。

快速使用指引
1. 安装依赖（针对Python脚本用户）：
要求Python ≥3.7、PyTorch ≥1.7；
安装基础库：`pip install basicsr facexlib gfpgan`，再克隆仓库并安装：
“`bash
git clone https://github.com/xinntao/RealESRGAN.git
cd RealESRGAN
pip install r requirements.txt
python setup.py develop
“`

2. 快速推理示例（Python脚本）：
通用图像超分：
“`bash
wget https://github.com/xinntao/RealESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth P weights
python inference_realesrgan.py n RealESRGAN_x4plus i inputs face_enhance
“`
动漫图像超分：
“`bash
wget https://github.com/xinntao/RealESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth P weights
python inference_realesrgan.py n RealESRGAN_x4plus_anime_6B i inputs
“`

社区与更新
更新日志：持续迭代功能，如添加轻量模型、动漫视频专用模型、NCNN便携版、Huggingface Spaces集成等；
社区生态：已有多个衍生项目，如Android端`RealSRNCNNAndroid`、视频处理插件`vsrealesrgan`、GUI工具`Waifu2xExtensionGUI`等；
反馈与支持：用户可通过GitHub Issues提交问题，或联系作者邮箱`xintao.wang@outlook.com`。

关键价值
RealESRGAN解决了真实场景中超分辨率的“盲处理”痛点（无需已知退化类型），且通过纯合成数据训练规避了真实数据标注的高成本，是工业界与学术界常用的图像恢复工具，尤其在动漫、监控视频、老照片修复等场景中应用广泛。