[Real-ESRGAN] Colab으로 이미지 업스케일링 실습 with MacOS, M4

 

0. 개요

Real-ESRGAN 모델을 활용해 이미지 업스케일링을 실습해보았다.

처음엔 Mac(M4) 로컬에서 GPU 실행을 시도했지만, Apple Silicon(M1~M4)은 CUDA를 지원하지 않는다는 사실을 알게 되었다.

결국 Google Colab으로 실행 환경을 옮겨서 실습을 진행하였다.

 

 

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1. 사용한 레포지토리

👉 https://github.com/boomb0om/Real-ESRGAN-colab

GitHub - boomb0om/Real-ESRGAN-colab: A Real-ESRGAN model trained on a custom dataset

 

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2. Colab 환경 설정

Colab 런타임 유형을 반드시 GPU로 설정한 뒤 아래 과정을 실행한다.

 

2-1. 레포지토리 클론

!git clone https://github.com/boomb0om/Real-ESRGAN-colab

 

2-2. 작업 디렉토리 변경

import os
os.chdir("Real-ESRGAN-colab")

=> Colab에서 디렉토리 이동은 os.chdir()로 해야 전체 셀에 적용된다.

 

2-3. 라이브러리 설치

!pip install -r requirements.txt

 

 

2-4. 모델 다운로드

https://drive.google.com/drive/folders/16PlVKhTNkSyWFx52RPb2hXPIQveNGbxS

RealESRGAN_weights - Google Drive

=> Google Drive 링크로 이동해 RealESRGAN_x4.pth 파일을 다운로드한 후, Colab의 weights/ 폴더에 직접 업로드한다.

 

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3.  업스케일링 코드 실행

import torch
from PIL import Image
from realesrgan import RealESRGAN

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = RealESRGAN(device, scale=4)
model.load_weights('weights/RealESRGAN_x4.pth')

path_to_image = 'inputs/lr_image.png'  # 여기에 저화질 이미지 경로 입력
image = Image.open(path_to_image).convert('RGB')

sr_image = model.predict(image)

sr_image.save('results/sr_image.png')  # 결과 이미지 저장 경로

 

=> path_to_image에 원하는 저화질 이미지를 넣고 sr_image.save(원하는 결과 저장 경로)를 해준다면 끝이다.

 

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4. 결과

나는 github 프로필 이미지를 업스케일링 했다.