🧠 概要：
概要
この記事では、PythonとSwinIR（Swin Transformer for Image Restoration）を用いて、AI技術を活用した画像の高画質化（超解像）の手順を解説しています。特に、Google Colabを利用することで、環境構築なしに簡単に試すことができる点が強調されています。
要約箇条書き
- AI技術の進化: 近年、画像高画質化（超解像）の技術が発展。
- SwinIRの紹介:
- Microsoft開発のSwin Transformerを基にした画像復元モデル。
- 用途: 超解像、ノイズ除去、JPEG圧縮除去。
- 高精度で軽量。
- 必要なもの:
- Googleアカウント（Google Colab用）。
- 高画質化したい画像（JPEG/PNG）。
- Google Colabの手順:
- Colabでコードを実行し、環境を準備。
- モデルファイルのダウンロード。
- 画像のアップロードと指定フォルダへの移動。
- 画像の高画質化を実行するためのコード実行。
- 高画質化された画像の確認とダウンロード。
- 出力確認: 処理前後の画像比較が可能で、鮮明度の向上が確認できる。
近年、AIの力を活用して画像の高画質化（超解像）を行う技術が進化しています。この記事では、PythonとSwinIR（Swin Transformer for Image Restoration）を使って、画像を高画質化する方法を丁寧に解説します。
Google Colabを使えば、手元のパソコンに環境構築をせずにすぐに試せます。
📌 SwinIRとは？
SwinIRは、Microsoftが開発したSwin Transformerをベースにした画像復元モデルで、以下のような用途に対応しています：
-
超解像（Super Resolution）
-
ノイズ除去（Denoising）
-
JPEG圧縮除去（Compression Artifact Removal）
非常に高精度でありながら、比較的軽量で扱いやすいのが特徴です。
🧪 必要なもの
-
Googleアカウント（Google Colab用）
-
高画質化したい画像（JPEG/PNGなど）
🚀 Google Colabでの実行手順
以下はGoogle Colab上でSwinIRを使って画像を高画質化する手順です。
1. Google Colabの準備
Colabにアクセスして以下のコードを実行します：
!git clone https:%cd SwinIR!pip install basicsr facexlib gfpgan!pip install -r requirements.txt2. モデルファイルのダウンロード（x2超解像モデル）
import osos.makedirs('model_zoo', exist_ok=True)!wget https:3. 画像のアップロード
from google.colab import filesuploaded = files.upload()アップロード後、処理用フォルダへ移動します。
import shutilos.makedirs('testsets/realSR', exist_ok=True)for filename in uploaded: shutil.move(filename, f'testsets/realSR/{filename}')4. 高画質化の実行
!python main_test_swinir.py --task real_sr --scale 2 --model_path model_zoo/003_realSR_BSRGAN_DFO_s64w8_SwinIR-M_x2_GAN.pth --folder_lq testsets/realSR --tile 128 --tile_overlap 32※–scale 2は2倍拡大を意味します。x4モデルを使うことも可能です（後述）。
-
出力画像はresults/swinir_real_sr_x2に保存されます。
5. 出力画像の確認・ダウンロード
from google.colab import filesfiles.download('results/swinir_real_sr_x2/アップロードした画像のファイル名.png')上記のコードで高画質化した画像をダウンロードできます。下記が処理前後の比較です。ぼやけていた部分が鮮明になっているのがわかります。
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