超强视频超分AI正则表达式，从此只看高清视频

发布时间：2025年08月14日 12:18

最近发现一个比如说强的音频超分解法————BasicVSR，在真实世界数据集中，借助了极致的视觉重建真实感，最近它还摘得了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异已成绩，稳坐了CVPR 2022。

音频超分，假设低分辨率音频比如说可视的音频经过一系列的弱化操作而得到，超分解法就是将该弱化操作进行求逆，从而可以将低分辨率音频恢复已成可视音频。

右侧为旧作，左方为AI高清化

对解法具体着迷的同窗可以先为学术研究一下论文『Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution』

我试玩了一下，感觉到真实感还是蛮差强人意的，前面就体会一下BasicVSR在ubuntu下的装上极简入门。

实不相瞒，macOS和ubuntu下我都装上已事与愿违了，Windows没有人已事与愿违（来由报错），着迷且运气爆表的同窗可以再再来。

装上

1 创始人周边环境

conda create -n realbasic python=3.8

2 装上PyTorch

具体正式版即可根据自己的电脑配置，如有GPU，即可与注意到自己的cuda正式版，可以适用nvidia-smi提示。

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 CUDAtoolkit=10.1 -c pytorch

3 装上mim 和 mmcv-full

MMCV 是一个面向计算机视觉的基础瓦，它支持了很多Linux项目。建言装上完整版:mmcv-full ，包含所有的特性以及尤其丰富的开箱即用的 CUDA 微分。

但是直接pip装上一般而言到cuda和torch正式版，容易装上不甘心。建言适用MIM装上，它会相应检验 CUDA 和 PyTorch 周边环境并尽量帮我们装上和周边环境匹配的预校对正式版的 MMCV-full，从而省去校对的费时。

pip install openmimmim install mmcv-full

4 装上MMEditing

MMEditing 是基于 PyTorch 的影像&音频编辑Linux中间件, 给予修复/抠图/超分辨率/生已成等任务最先为进的解法。用pip我试了也不甘心了几次，最后只能本地装上：

git clone cd mmeditingpip install -r requirements.txt# 如报错，无关无即可，执行下可执行pip install -v -e . 适用

1 克隆项目

2 电子书预训练模型

电子书地址：

_e_ntu_edu_sg/_layouts/15/download.aspx?SourceUrl=%2Fpersonal%2Fchan0899%5Fe%5Fntu%5Fedu%5Fsg%2FDocuments%2FRealBasicVSR%2FRealBasicVSR%5Fx4%2Epth

在RealBasicVSR项目下新建checkpoints驱动器

3 运行将即可要转成的音频放到data目录下，运行无即可

python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_001.mp4 results/demo_001.mp4 --fps=12.5

4 结果运行尤其费时，即可耐心等待，如果你有刊印能力，当我没说。