流
官方SRFlow培训代码:在PyTorch中使用归一化流的超分辨率
设置:数据,环境,PyTorch演示
git clone https://github.com/andreas128/SRFlow.git && cd SRFlow && ./setup.sh
这个单人将:
克隆SRFlow
设置一个python3虚拟环境
从requirements.txt安装软件包
下载预训练的模型
下载验证数据
运行演示Jupyter Notebook
如果要手动安装,请阅读setup.sh文件。 (链接到数据/模型,pip包)
演示:尝试在PyTorch中标准化流
./run_jupyter.sh
该笔记本可让您:
加载预训练的模型。
超分辨率图像。
测量PSNR / SSIM / LPIPS。
推断归一化流的潜在空间。
测试:应用随附的预训练模型
source myenv/bin/activa
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