WindowsにAnaconda仮想環境でReal-ESRGANの環境構築を行う手順です。
＜目次＞
１．実行環境の準備（GPU、インストールなど）
２．実行環境の作成（Anaconda仮想環境構築）
３．実行コマンド（4K⇒8K変換）
４．FFmpegコマンド（動画の分解と結合）
５．実行結果サンプル（画像比較）
＜サンプル＞
・re_sample_4k.png（元画像）
・re_sample_8k.png（超解像）
１．実行環境の準備（スペック、インストールなど）
①ＧＰＵ
ＮｖｉｄｉａのＧＰＵを準備する
※ＡＩ超解像のため、ＧＰＵはハイスペックが望ましい
RTX4070：1枚数秒・1分動画の3,600枚：3時間(3秒/枚）
RTX2070：1枚15秒・1分動画の3,600枚：15時間(15秒/枚）
②Anaconda3のインストール
https://www.anaconda.com/download
ダウンロード後、デフォルト設定でインストールする
③Nvidiaドライバの最新化
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
必要に応じ、ドライバを最新化する
④CUDAのインストール
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA11.7のダウンロード後、デフォルト設定でインストールする
⑤cuDNNのセットアップ（ユーザー登録が必要）
https://developer.nvidia.com/cudnn
CUDA11.Xのダウンロード後、下記フォルダ内の同一ファルダにコピーする
※C:\Program\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
システムプロパティに環境変数（システム環境変数）にパスを登録する
※CUDNN_PATH C:\Program\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
（CUDA_PATHと同じパス）
⑥Real-ESRGANの解凍
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
[<>Code]のDownload Zipから、ソースをダウンロードする
各自の作業領域にZip展開する
※今回の説明では、E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-masterとした
⑦学習イメージ（RealESRGAN_x2plus.pth）
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth
ダウンロード後、Real-ESRGAN-master/experiments/pretrained_modelsのフォルダに入れる
２．実行環境の作成（Anaconda仮想環境）
Anaconda Promptで、「ディレクトリ移動、作成コマンド」を実行する
＜条件＞
Anaconda仮想環境名：realesrgan_gpu
pythonバージョン：python 3.10.6
cudaバージョン：11.7
Real-ESRGANのディレクトリ：
E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-master
①ディレクトリ移動（各自環境に合わせてください）
e:
cd E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-master
②作成コマンド
conda create -n realesrgan_gpu python=3.10.6 conda activate realesrgan_gpu pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install basicsr pip install numpy python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python pip install torch>=1.7 pip install facexlib pip install gfpgan pip install -r requirements.txt python setup.py develop
３．実行コマンド（4K⇒8K変換）
①ファイル設定（インプット）
・４Ｋ360動画のフレーム画像を、次のフォルダに配置する
E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-master/inputs
※このフォルダは、各自環境に合わせてください
②仮想環境起動
・AnacondaPromptを起動し、次を入力する
activate realesrgan_gpu
③ディレクトリ移動
・AnacondaPromptに、次を入力する
e:
cd E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-master ※このフォルダは、各自環境に合わせてください
④実行コマンド（4K⇒8K変換）
・AnacondaPromptに、次を入力する
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x2plus -i inputs -s 2 –face_enhance --tile 1024 ※VRAM8GBの場合、メモリ使用量を調整するため「–tile 1024」を追加します
⑤ファイル確認（アウトプット）
・８Ｋ360動画のフレーム画像が、次のフォルダを確認する
E:\00_nvidia_work\realesrgan-python\Real-ESRGAN-master/results
※このフォルダは、各自環境に合わせてください
・８Ｋ360動画のフレーム画像を、FFMPEG変換のフォルダへ移動する
⑥仮想環境停止
deactivate
４．FFmpegコマンド（動画の分解と結合）
同一フォルダ内に「フレーム画像、ffmpeg.exe、バッチファイル」を配置する
配置後にバッチを実行する
①動画⇒フレーム画像のバッチファイル
chcp 65001
ffmpeg -i input.mp4 -vcodec png image_%%05d.png
pause
②フレーム画像⇒動画のバッチファイル（60p）
chcp 65001
ffmpeg -r 60 -i image_%%05d.png -vcodec libvpx-vp9 -pix_fmt yuv420p -b:v 0 -crf 16 -r 60 -f webm -y output.webm
pause ※30pの場合、-r 60 ⇒ -r 30 に変更してください（2カ所変更）
５．実行結果サンプル（画像比較）
