QAI AppBuilder介绍系列(4)：图像超分应用实例2
Real-ESRGAN-General-x4v3 和 Real-ESRGAN-x4plus 都是图像超分辨率模型，但它们在优化目标和应用场景上有所不同。Real-ESRGAN-General-x4v3 主要针对移动设备进行了优化，采用了 RRDB 结构和 U-Net 判别器，能够生成更接近真实的低质图像，适合一般应用。而 Real-ESRGAN-x4plus 则是一个更大、更强的版本，适用于需要更高性能和更高质量图像的场景，如高端设备和专业图像处理。总的来说，前者更适合移动设备，后者适合高性能需求。
本文章主要介绍使用 Real-ESRGAN-General-x4v3 模型进行图像超分，如何配置QAI AppBuilder工具及环境。包括了准备需要处理的图像数据，加载预训练的 Real-ESRGAN-General-x4v3模型，运行示例代码进行图像超分处理，查看处理后的图像效果等步骤。通过这些步骤，可以更加熟悉地使用 Real-ESRGAN-General-x4v3模型并进行图像超分工作。
前置条件
- 高通 Windows on Snapdragon
- 各平台账号，包括：Github、高通 Software Center
操作方法及步骤
1. 捷使用real_esrgan_general_x4v3
- 执行前准备
确保在设备中已经搭建好对应的Python及QNN环境，具体方法请参考：QAI-AppBuilder快速上手及环境配置
- 打开Powershell终端，在Python虚拟环境中执行以下命令：
python real_esrgan_general_x4v3\real_esrgan_general_x4v3.py
本次使用的real_esrgan_general_x4v3模型的大小只有4.46M，相比real_esrgan_x4plus小了很多
输出图像：
- 与real_esrgan_x4plus模型输出图像的细节对比：
左图为real_esrgan_x4plus模型处理图像，右图为real_esrgan_general_x4v3模型的处理图像。不难看出左边的细节纹理更加清晰。
2. 手动配置运行real_esrgan_general_x4v3模型
- 环境准备
确保在设备中已经搭建好对应的Python及QNN环境，具体方法请参考：QAI-AppBuilder快速上手及环境配置
- 将安装好的QNN SDK 中的 QNN 库复制到qai_libs目录中
qai_libs\libQnnHtpV73Skel.so
qai_libs\QnnHtp.dll
qai_libs\QnnHtpV73Stub.dll
qai_libs\QnnSystem.dll
qai_libs\libqnnhtpv73.cat
- 从以下链接下载示例代码
下载示例代码后，将其复制到工作目录根目录
- 将输入数据复制到工作目录根目录下
准备好所有目录文件后，整体目录结构如下：
所有目录需要提前创建，input.jpg需要在运行脚本前放入real_esrgan_general_x4v3目录中。
- 运行示例代码
python .\real_esrgan_general_x4v3.py
运行脚本后，下载的模型会存放在“real_esrgan_general_x4v3\models”中
- 运行结果（输出图像将保存为out.jpg）
作者：
赵世朝（Shizhao Zhao），高通工程师