Real-ESRGAN

Real-ESRGAN prend une image petite, floue ou compressée et en produit une version plus grande et plus propre. Il a été entraîné sur des dégradations synthétiques qui imitent les dégâts du monde réel, comme le flou, le bruit et les artefacts de compression, donc il gère mieux les sources sales que d’anciens upscalers qui supposaient des images propres. Les résultats ont souvent l’air naturels, avec des bords et des textures plus nets, même si le modèle ajoute un détail plausible au lieu de retrouver ce qui était vraiment là.

Le projet fournit plusieurs modèles, dont un pour les photos générales et un pour l’anime et les illustrations, plus des outils vidéo qui traitent les images. Des builds portables tournent sous Windows, macOS et Linux via Vulkan, donc pas besoin d’une installation compliquée ni d’un GPU Nvidia, et le code Python permet aux développeurs de l’intégrer. On le couple souvent à GFPGAN pour la restauration des visages. Beaucoup d’outils et d’apps d’upscaling commerciaux utilisent Real-ESRGAN ou des modèles qui en dérivent.

Le code et les modèles sont libres d’usage sous une licence open source. Les grandes images et les longues vidéos demandent du temps et un GPU correct, et certaines sorties peuvent paraître plastiques ou inventer des détails, surtout sur les visages et le texte. Topaz Photo AI et Topaz Video AI sont des produits payants plus aboutis, et Upscayl est une app de bureau gratuite construite sur ces modèles. Real-ESRGAN convient à ceux qui sont à l’aise avec des outils en ligne de commande et veulent une option gratuite.