Guide Real-ESRGAN (2026) : modèles, téléchargements, GUI, ncnn-vulkan

Avec 36 500 étoiles sur son dépôt GitHub, une licence BSD-3-Clause et cinq ans d'existence, Real-ESRGAN reste une valeur sûre de l'upscaling gratuit. Sa version ncnn-vulkan fonctionne aussi bien sur les GPU AMD, Intel et NVIDIA. Pour les images fixes et l'anime, c'est encore le choix gratuit par défaut ; pour de longues vidéos réelles, beaucoup moins.

Real-ESRGAN en 2026 : ses points forts et ses limites

Son principal avantage reste son accessibilité : toute la pile est gratuite, fonctionne hors ligne et ne privilégie ni AMD, ni Intel, ni NVIDIA. En revanche, Real-ESRGAN traite les vidéos image par image, ce qui le pénalise sur les séquences longues. Il montre aussi ses limites en restauration lourde : comme l'explique l'article ICCVW 2021, son GAN a été entraîné sur des dégradations entièrement synthétiques. Il renforce donc les détails existants plutôt qu'il n'en recrée réellement.

Sur les discussions r/upscaling de Reddit, le verdict des utilisateurs tient souvent en une phrase :

"Lent à mourir, mais le résultat est correct." - u/ChemistryAdorable956, r/upscaling

Les modèles Real-ESRGAN : x4plus, x2plus, anime_6B et les autres

Le choix du modèle a davantage d'impact que le logiciel qui l'exécute. Les six poids publiés sont disponibles sur la page officielle des Releases du projet.

Attention au format : la version portable ncnn ne lit pas les fichiers .pth. Elle embarque des modèles déjà convertis en .param/.bin dans son dossier models. Les téléchargements .pth ne concernent donc que la méthode Python. Autre particularité relevée dans le README : la démo officielle en ligne ne propose que le modèle anime 6B. Ne vous en servez pas pour évaluer le rendu sur photo.

Méthode 1 : ncnn-vulkan, la version portable sans CUDA ni Python

Pour démarrer au plus vite, téléchargez l'exécutable portable depuis la page des releases de Real-ESRGAN-ncnn-vulkan. La dernière version, v0.2.0 (24 avril 2022), propose trois archives : Windows pèse 2,2 Mo, Ubuntu 3,7 Mo et macOS 8,5 Mo. Décompressez l'archive, ouvrez un terminal dans son dossier, puis lancez :

./realesrgan-ncnn-vulkan -i input.png -o output.png -n realesrgan-x4plus -s 4

Ni CUDA, ni PyTorch, ni Python : le README officiel confirme une prise en charge des GPU Intel, AMD et NVIDIA via Vulkan. En passant un dossier à -i plutôt qu'un fichier, l'outil traite par lot tous les JPG, PNG et WebP qu'il contient.

Deux limites connues sont documentées dans ce README. D'une part, la version ncnn n'a pas d'équivalent à outscale. D'autre part, son découpage en tuiles puis son assemblage peuvent créer des incohérences par blocs, avec des résultats légèrement différents du parcours PyTorch. Méfiance également avec -s 2 et les poids x4plus, nativement prévus pour le 4x : l'option l'accepte, mais des utilisateurs signalent une sortie inutilisable.

"realesrgan-ncnn-vulkan où régler l'échelle sur autre chose que 4 casse le rendu : c'est quoi ce truc ?" - @hogehoge61, X

Pour une sortie en 2x, utilisez plutôt les poids x2plus dans une GUI ou via Python, au lieu de forcer cette option.

Méthode 2 : Python et PyTorch pour toutes les fonctions

C'est avec Python que Real-ESRGAN offre toutes ses possibilités. Le script inference_realesrgan.py est inclus dans le dépôt ; la procédure d'installation décrite dans le README officiel demande Python 3.7+ et PyTorch 1.7+ :

git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
cd Real-ESRGAN
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs -o results --face_enhance
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x2plus -i inputs -o results

Ce que permettent les options supplémentaires :

• --face_enhance lance GFPGAN sur les visages détectés ; la seconde commande est la recette native en 2x pour les photos.
• --outscale accepte des échelles arbitraires, comme 3,5x. Le README précise toutefois qu'il s'agit d'un redimensionnement LANCZOS4 de la sortie 4x, pas d'une échelle native.
• Les images avec canal alpha, en niveaux de gris et en 16 bits ne sont prises en charge, selon le README, que par cette méthode Python.
• L'inférence tourne par défaut en fp16 ; ajoutez --fp32 pour la pleine précision.

Méthode 3 : les interfaces graphiques Upscayl et Real-ESRGAN GUI

Si vous préférez glisser un dossier dans une fenêtre plutôt que manipuler un terminal, Upscayl est l'option grand public la plus évidente. Cette application de bureau gratuite, sous licence AGPL, fonctionne sur Windows, macOS et Linux. Construite sur Real-ESRGAN et Vulkan, elle propose des files de traitement par lots, un second passage « Double Upscayl » pour les JPEG très compressés, un fonctionnement hors ligne après installation et des sorties jusqu'en 16x au format PNG/JPG/WebP. Son site officiel recommande un GPU dédié compatible Vulkan.

Plus léger, realesrgan-gui de TransparentLC est un frontal Tkinter multiplateforme, capable aussi de piloter Real-CUGAN et privilégiant le binaire plus récent upscayl-ncnn lorsqu'il le détecte. Choisissez Upscayl pour une expérience de traitement par lots soignée ; privilégiez la ligne de commande si vous avez besoin de scripts, de pipelines ffmpeg ou d'un contrôle précis des modèles.

Anime ou photo : choisissez selon l'image, pas par habitude

Pour l'anime, les planches de manga et le line art, utilisez anime_6B. D'après le README officiel, c'est un modèle dédié aux images anime, optimisé pour une taille bien plus réduite ; le projet propose d'ailleurs sa propre comparaison avec waifu2x. Les photographies appellent x4plus, ou x2plus lorsqu'un doublement suffit. Les sources compressées ou bruitées — anciens scans, JPEG fortement compressés, captures d'écran — sont le terrain de realesr-general-x4v3. Sa force de débruitage -dn, documentée dans le README pour ce modèle, sert précisément à arbitrer entre nettoyage et sur-lissage, un défaut connu de cette famille.

Une limite souvent rapportée sur r/upscaling : appliquer les poids anime à de vraies personnes produit des visages instables et buggés. La première réponse de u/Green-Cucumber8507 dans cette discussion demande d'ailleurs : "Quelle variante du modèle ?" Pour les portraits où le visage compte, passez par Python avec --face_enhance, afin que GFPGAN corrige ce que l'upscaling lisse.

Les problèmes fréquents et leurs correctifs

« Vulkan device not found » ou crash immédiat

Procédez dans cet ordre :

1. Mettez d'abord à jour le pilote graphique.
2. Vérifiez que la carte annonce une prise en charge de Vulkan ; le guide de dépannage Windows d'Upscayl explique comment le faire.
3. Sur les portables et PC à deux GPU, forcez l'application à utiliser le GPU dédié dans les réglages graphiques du système.

Fermeture silencieuse et dossier models

Si l'exécutable provoque une erreur de segmentation ou se ferme sans afficher de message, vérifiez en premier -m : l'option doit pointer vers un dossier contenant les fichiers de modèles convertis. Gardez l'exécutable et son dossier models ensemble, exactement comme ils ont été livrés.

Manque de mémoire sur vidéo : la méthode avec 8 Go

Les longues vidéos épuisent rapidement la VRAM. @bi_9527zx a partagé sur X une méthode fonctionnelle avec une carte de 8 Go : décharger tous les autres modèles, extraire la vidéo en images PNG avec ffmpeg, agrandir chaque image séparément en 4x, puis réassembler le tout avec mise à l'échelle et padding via ffmpeg. Cela fonctionne, mais le coût réel devient alors évident :

"Il peut encore rester du scintillement, car chaque image est traitée indépendamment." - u/Dagnarus15, r/upscaling

Le mur des performances existe bel et bien

Pour donner un ordre de grandeur, @zinya2dx indique sur X qu'il faut une heure de GPU à pleine charge pour convertir environ 20 secondes de vidéo de qualité SD en 4K. Les images fixes sont nettement plus accueillantes : @Tomoari_hsmt mesure environ 2 secondes par image sur un GPU de classe 860M avec NPU, sur X.

Real-ESRGAN face à Topaz et SeedVR2 en 2026

Real-ESRGAN est désormais confronté à des suites sur abonnement et à des upscalers open source fondés sur la diffusion, qui régénèrent les détails plutôt que de simplement les accentuer.

Tous les chiffres de débit proviennent d'un benchmark open source mis à jour en continu, exécuté sur une RTX 5090 en juin 2026. Les charges de travail ne sont pas identiques — Real-ESRGAN a été mesuré en x4 sur une source 720p en fp16, Topaz Proteus en 1080p et 4K. Il faut donc les lire comme des ordres de grandeur. Suivez aussi la hiérarchie retenue par ce benchmark : Real-ESRGAN pour les lots peu coûteux et les aperçus, SeedVR2-7B pour la 4K de niveau cinéma.

Publié par ByteDance à ICLR 2026 sous licence Apache-2.0, SeedVR2 régénère les détails avec une approche par diffusion. Le compromis est inverse : selon les notes méthodologiques de ce benchmark, les upscalers de diffusion s'adaptent mieux aux contenus synthétiques, mais peuvent inventer un nouveau visage et dériver d'une image à l'autre. Sur les contours, des outils open source plus récents ont déjà pris l'avantage. Un utilisateur de X comparant Real-ESRGAN à FlashVSR l'a résumé ainsi :

"RealESRGAN finit avec moins de détails." - @dawidope, X

Les utilisateurs de longue date le délaissent aussi lorsque les détails explosent sur des sources difficiles : "je remarque simplement qu'il brûle parfois les détails", écrit @realrebelai sur X, avant de se tourner vers Topaz comme solution de secours.

L'API évite toutes les questions matérielles. Le modèle hébergé nightmareai/real-esrgan de Replicate coûte 2 $ pour 1 000 images de sortie, soit 0,002 $ l'unité. Il prend en charge un facteur allant jusqu'à 10 avec l'option de visage GFPGAN, recommande des entrées sous 1440p et a été exécuté environ 97 millions de fois, selon le compteur de la page. Un exemple de prédiction affiché sur cette même page s'est achevé en environ 2,5 secondes. Si l'installation locale est le frein principal, l'upscaler hébergé d'AIReiter fait le même travail depuis un navigateur.

Réponses rapides : licence, matériel, vidéo et fichiers .pth

Real-ESRGAN est-il gratuit pour un usage commercial ?

Oui. Le projet est publié sous licence BSD 3-Clause, l'une des licences open source les plus permissives. Les binaires ncnn convertis et les poids publiés accompagnent le dépôt ; lisez toutefois le fichier LICENSE de chaque dépôt avant de livrer un produit commercial.

Real-ESRGAN exige-t-il un GPU NVIDIA ?

Non. La version ncnn-vulkan et Upscayl fonctionnent avec Intel, AMD et NVIDIA via Vulkan. CUDA importe seulement pour la méthode Python/PyTorch, où une carte NVIDIA reste la voie la plus rapide.

Real-ESRGAN peut-il agrandir une vidéo ?

Seulement image par image. realesr-animevideov3 gère les clips anime, et le benchmark open source associe Real-ESRGAN à un filtre VapourSynth vs_temporalfix pour les aperçus. Mais le scintillement temporel ne disparaît jamais totalement, puisque chaque image est agrandie indépendamment.

Puis-je charger un fichier .pth dans ncnn-vulkan ?

Pas directement : ncnn nécessite des fichiers convertis .param/.bin. La conversion existe, mais elle présente des limites strictes :

"Cela ne fonctionne que pour les anciens modèles 4x, toutefois." - u/nmkd, r/GameUpscale

Quel backend d'exécution est le plus rapide ?

Le modèle ne change pas, mais le backend oui. Un utilisateur de longue date a constaté que le même travail était nettement plus lent hors Vulkan : "c'est beaucoup plus lent chez moi que lorsque j'utilise Vulkan", rapporte u/SouthernVisit3076 sur r/software. Testez votre propre carte avant d'incriminer le modèle.

Quelle méthode lancer ce soir ?

Real-ESRGAN accentue les pixels disponibles ; les outils de diffusion les remplacent. Choisissez selon que votre source doit rester fidèle ou simplement paraître plus belle :

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