# Real-ESRGAN
## 论文
`Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data`
- https://arxiv.org/abs/2107.10833

## 模型结构

生成网络: 采用ESRGAN的生成网络，对于x4倍的超分辨，网络完全按照ESRGAN的生成器执行；对x2和x1倍的超分辨，网络先进行pixel-unshuffle（pixel-shuffl的反操作，pixel-shuffle可理解为通过压缩图像通道而对图像尺寸进行放大），以降低图像分辨率为前提，对图像通道数进行扩充，然后将处理后的图像输入网络进行超分辨重建。
<div align=center>
    <img src="./doc/ESRGAN.png"/>
</div>

对抗网络: 由于使用的复杂的构建数据集的方式，所以需要使用更先进的判别器对生成图像进行判别。使用U-Net判别器可以在像素角度，对单个生成的像素进行真假判断，这能够在保证生成图像整体真实的情况下，注重生成图像细节。
<div align=center>
    <img src="./doc/UNet.png"/>
</div>

## 算法原理
通过使用更实用的退化过程合成训练对，扩展强大的ESRGAN以恢复一般的真实世界LR图像。
<div align=center>
    <img src="./doc/pipeline.png"/>
</div>

## 环境配置
-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改

### Docker（方法一）
```bash
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.8
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash

cd /your_code_path/real-esrgan_pytorch
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```

### Dockerfile（方法二）
```bash
cd ./docker

docker build --no-cache -t real_esrgan:latest .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash

cd /your_code_path/real-esrgan_pytorch
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```

### Anaconda（方法三）

1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装: https://developer.hpccube.com/tool/

```bash
DTK软件栈：dtk24.04.1
python：python3.8
torch：2.1.0
torchvision：0.16.0
```

`Tips：以上dtk软件栈、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

2、其他非特殊库直接按照下面步骤进行安装

```bash
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```

## 数据集
### 准备数据集
所需数据集为: DF2K(DIV2K和Flickr2K) + OST，仅需要**HR**图片.

[DIV2K](https://huggingface.co/datasets/goodfellowliu/DIV2K)

[Flickr2K](https://huggingface.co/datasets/goodfellowliu/Flickr2K)

[OST](https://openmmlab.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datasets/OST_dataset.zip)

[ADE20K](https://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/)

ADE20K数据需要预处理:

```bash
python gen_20k_val.py --root_path /path/of/ADE20K_2021_17_01 --save_path datasets/ADE20K_val
```

据集的目录结构如下:

```bash
├── datasets
│   ├── DF2K
│       ├── DF2K_HR # 将DIV2K和Flickr2K的HR图像放于这里
│       ├── DF2K_HR_sub # 生成的
│       ├── DF2K_multiscale # 生成的
│       ├── DF2K_multiscale_sub # 生成的
│       └── meta_info # 生成的
│   ├── OST
│       ├── train_HR # 将OST的HR图像放于这里
│       ├── train_HR_sub
│   ├── ADE20K_2021_17_01
│       ├── images
│       ├── objects.txt
│   ├── ADE20K_val # 生成的
```

Tips: 项目提供了`tiny_datasets`进行快速上手测试，如需使用`tiny_datasets`，下面的数据路径需进行对应修改。

### 预处理数据集
#### 1.【可选】生成多尺寸图片
如果只想简单试试而不进行准确训练，那么该过程可选。

针对`DF2K`数据集，我们使用多尺寸缩放策略，对`HR`图像进行下采样，获得多尺寸的标准参考（Ground-Truth）图像。

使用 [scripts/generate_multiscale_DF2K.py](scripts/generate_multiscale_DF2K.py)脚本快速生成多尺寸的图像。

```bash
# example
python scripts/generate_multiscale_DF2K.py --input datasets/DF2K/DF2K_HR --output datasets/DF2K/DF2K_multiscale
```

#### 2.【可选】裁切为子图像
如果你的IO够好或储存空间有限，那么此步骤是可选的。

使用[scripts/extract_subimages.py](scripts/extract_subimages.py)将`DF2K`图像裁切为子图像，以加快IO和处理速度。

```bash
# example
python scripts/extract_subimages.py --input datasets/DF2K/DF2K_HR --output datasets/DF2K/DF2K_HR_sub --crop_size 400 --step 200
```

#### 3. 准备元信息 txt
1. 使用 [scripts/generate_meta_info.py](scripts/generate_meta_info.py) 生成包含图像路径的`txt`文件。

2. 还可以合并多个文件夹的图像路径到一个元信息（meta_info）txt，示例参考如下:

```bash
# meta_info.txt 内容示例
# DF2K_HR_sub/000001_s001.png
# DF2K_HR_sub/000001_s002.png
# DF2K_HR_sub/000001_s003.png

python scripts/generate_meta_info.py --input datasets/DF2K/DF2K_HR，datasets/DF2K/DF2K_multiscale --root datasets/DF2K，datasets/DF2K --meta_info datasets/DF2K/meta_info/meta_info_DF2Kmultiscale.txt
```

## 训练
### 完整训练
完整训练分为两步，第一步训练得到Real-ESRNet，在Real-ESRNet的基础上训练得到Real-ESRGAN。

1. [训练Real-ESRNet](#训练Real-ESRNet)
2. [训练Real-ESRGAN](#训练Real-ESRGAN)

#### 训练Real-ESRNet
1. 下载预训练模型[ESRGAN](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)，将模型放到`experiments/pretrained_models`目录下。

2. 相应地修改`options/train_realesrnet_x4plus.yml`中的内容:
```yml
train:
    name: DF2K+OST
    type: RealESRGANDataset
    dataroot_gt: datasets/DF2K  # 修改为你的数据集文件夹根目录
    meta_info: realesrgan/meta_info/meta_info_DF2Kmultiscale+OST_sub.txt  # 修改为你自己生成的元信息txt
    io_backend:
        type: disk
```

如果需要指定预训练路径到其他文件，请修改`pretrain_network_g`参数，当前默认保存为`experiments/train_RealESRNetx4plus_1000k_B12G4_fromESRGAN/models/net_g_1000000.pth`。

3. 如果你想在训练过程中执行验证，就取消注释这些内容并进行相应的修改：
```yml
    # 取消注释这些以进行验证
    # val:
    #   name: validation
    #   type: PairedImageDataset
    #   dataroot_gt: path_to_gt
    #   dataroot_lq: path_to_lq
    #   io_backend:
    #     type: disk

...

    # 取消注释这些以进行验证
    # 验证设置
    # val:
    #   val_freq: !!float 5e3
    #   save_img: True

    #   metrics:
    #     psnr: # 指标名称，可以是任意的
    #       type: calculate_psnr
    #       crop_border: 4
    #       test_y_channel: false
```

#### 训练Real-ESRGAN
1. Real-ESRNet模型训练完成后，得到`experiments/train_RealESRNetx4plus_1000k_B12G4_fromESRGAN/models/net_g_1000000.pth`;

2. 大多数修改与上面列出的类似，相应地修改文件`options/train_realesrgan_x4plus.yml`中的内容. 如果需要指定其他文件的预训练路径，请修改`pretrain_network_g`参数.

### 微调Real-ESRGAN
你可以用自己的数据集微调`Real-ESRGAN`。一般地，微调程序可以分为两种类型:

1. [动态生成降级图像](#动态生成降级图像)
2. [使用**已配对**的数据](#使用已配对的数据)

#### 动态生成降级图像
只需要高分辨率图像，在训练过程中，使用`Real-ESRGAN`描述的降级模型生成低质量图像。

1. 下载预训练模型[RealESRGAN_x4plus.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)、[RealESRGAN_x4plus_netD.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)到`experiments/pretrained_models`目录下，请根据源github说明文档地址下载；

2. 修改选项文件 [options/finetune_realesrgan_x4plus.yml](options/finetune_realesrgan_x4plus.yml)，特别是`datasets`部分：

```yml
train:
    name: DF2K+OST
    type: RealESRGANDataset
    dataroot_gt: datasets/DF2K   # 修改为你的数据集文件夹根目录
    meta_info: realesrgan/meta_info/meta_info_DF2Kmultiscale+OST_sub.txt  # 修改为你自己生成的元信息txt
    io_backend:
        type: disk
```

#### 使用已配对的数据
你还可以用自己已经配对的数据微调`RealESRGAN`，这个过程更类似于微调`ESRGAN`。

1. 数据准备:

假设你已经有两个文件夹（folder）:

- **gt folder**（标准参考，高分辨率图像）：*datasets/DF2K/DIV2K_train_HR_sub*
- **lq folder**（低质量，低分辨率图像）：*datasets/DF2K/DIV2K_train_LR_bicubic_X4_sub*

然后，使用脚本 [scripts/generate_meta_info_pairdata.py](scripts/generate_meta_info_pairdata.py) 生成元信息（meta_info）txt 文件。

```bash
python scripts/generate_meta_info_pairdata.py --input datasets/DF2K/DIV2K_train_HR_sub datasets/DF2K/DIV2K_train_LR_bicubic_X4_sub --meta_info datasets/DF2K/meta_info/meta_info_DIV2K_sub_pair.txt
```

2. 下载预训练模型[RealESRGAN_x4plus.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)、[RealESRGAN_x4plus_netD.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)到`experiments/pretrained_models`目录下，请根据源github说明文档地址下载；


3. 微调准备

修改 [options/finetune_realesrgan_x4plus_pairdata.yml](options/finetune_realesrgan_x4plus_pairdata.yml)中的配置项，特别是`datasets`部分：

```yml
train:
    name: DIV2K
    type: RealESRGANPairedDataset
    dataroot_gt: datasets/DF2K  # 修改为你的 gt folder 文件夹根目录
    dataroot_lq: datasets/DF2K  # 修改为你的 lq folder 文件夹根目录
    meta_info: datasets/DF2K/meta_info/meta_info_DIV2K_sub_pair.txt  # 修改为你自己生成的元信息txt
    io_backend:
        type: disk
```

### 训练命令
#### 单机多卡
默认auto_resume模式，根据完整训练或者微调训练，修改-opt参数对应的yml文件。当前默认为微调训练
```bash
bash train.sh
```

#### 多机多卡
使用多节点的情况下，需要将使用节点写入hostfile文件，多节点每个节点一行，例如: c1xxxxxx slots=4。

默认`auto_resume`模式，根据完整训练或者微调训练，请修改[single_process.sh](./single_process.sh)中`CONFIG`参数。

```bash
bash run_train_multi.sh
```

## 推理
下载预训练模型[RealESRGAN_x4plus.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)，将其放入`weights`文件夹下，测试结果默认保存在`results`文件夹下。

```bash
# 执行推理
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance
```

## result
Model: RealESRGAN_x4plus
<div align=center>
    <img src="./doc/00017_gray.jpg"/>
    <img src="./doc/00017_gray_out.jpg"/>
</div>

### 精度
本项目基于ADE20K公开数据集的val数据进行效果验证，需先要对`ADE20K val`数据进行推理，得到推理后的结果（默认在results下）计算 `NIQE` 得分。

```bash
# 执行推理
python inference_realesrgan.py --model_path weights/RealESRGAN_x4plus.pth -n RealESRGAN_x4plus -i dataset/ADE20K_val --face_enhance
python evalution.py --root_path results
```

| NIQE | ADE20K |
| :------: | :------: |
| V100S | 4.0358 |
| Z100L | 4.0314 |

## 应用场景
### 算法类别
图像超分

### 热点应用行业
交通,政府,制造

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/real-esrgan_pytorch

## 参考资料
- https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
