1 什么场景下我们会需要Real-ESRGAN 1x 1倍超分模型？

一提到超分，想到的肯定是将输入图片放大2倍、4倍、8倍、甚至16倍，那么为什么会有图像超分1倍这种需求呢？
比如一张输入图片，分辨率为1920x1082，然后图片超分1倍，依然输出一张1920x1080分辨率的图片。在大多数人看起来，这相当于一个无效操作。但是如果我们不使用Real-ESRGAN中自带的HR图片退化过程，而是我有一张1920x1080的不清晰LR图片，然后有一张与这张模糊图片对应分辨率的高清HR图片，如果我们将这种pair图片对送入到Real-ESRGAN中进行训练，那么这不就相当于模糊图片画质增强的Task了吗？

其实图像1倍超分的任务其实就可以当做图像修复任务，比如图像去噪，图像去雨，图像去雾，图像去雪，图像画质增强等等，将一张输入具有缺陷的图片转换成修复完缺陷的图片。

2 进行Real-ESRGAN 1x 1倍超分模型微调或者训练的问题

Real-ESRGAN的Github仓库的文档中并没有说明如何训练1倍图片超分模型，在配置文件中也没有给出可参考的配置信息，而且在Real-ESRGAN的训练和微调模型的文档 中，没有说明如何从头基于pair数据进行模型训练，只是说明了如何基于pair数据进行模型微调。

3 Real-ESRGAN 1x 1倍超分模型微调过程

3.1 准备你的pair对图片数据集

准备你自定义的相同分辨率的pair图片对数据集，看你自己想要的任务是什么样的，需要注意的是：LR输入图片的分辨率需要和HR GT图片的分辨率保持一致。

3.2 生成pair数据集的meta_info.txt

这个可以参考Real-ESRGAN的官方文档：使用已配对的数据进行微调

比如，你的LR图片所在文件夹为LR folder，HR图片所在文件夹为HR folder，可通过以下命令生成pair配对数据集的meta_info路径文件，

python scripts/generate_meta_info_pairdata.py --input HR图片所在路径 LR图片所在路径 --meta_info meta_info文件输出路径

3.3 修改配置文件

以下为最重要的核心步骤！！！

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