Гид по Real-ESRGAN (2026): веса, загрузка, GUI и ncnn-vulkan

За пять лет репозиторий Real-ESRGAN на GitHub набрал 36 500 звёзд и остался под лицензией BSD-3-Clause. Сборка ncnn-vulkan одинаково работает с GPU AMD, Intel и NVIDIA. Для отдельных изображений и аниме это по-прежнему базовый бесплатный вариант, но для длинного видео с реальной съёмкой выбор неудачный.

Real-ESRGAN в 2026 году: где он хорош, а где пора искать альтернативу

Главный плюс Real-ESRGAN — универсальность: весь стек бесплатен, работает офлайн и не отдаёт предпочтения AMD, Intel или NVIDIA. Однако видео обрабатывается покадрово, без связи между соседними кадрами. А для серьёзной реставрации возможности ограничены: согласно статье ICCVW 2021, GAN обучали на синтетических деградациях. Он повышает резкость уже имеющихся деталей, а не генерирует новые.

В обсуждениях Reddit на r/upscaling пользовательский вердикт обычно сводится к одной фразе:

"Медленный как чёрт, но результат неплохой." — u/ChemistryAdorable956, r/upscaling

Все веса Real-ESRGAN: что выбрать между x4plus, x2plus и anime_6B

Выбор модели важнее, чем приложение, через которое вы её запускаете. Все шесть выпущенных наборов весов доступны на странице Releases официального проекта.

Важный нюанс форматов: портативная сборка ncnn использует не файлы .pth. В её папке models уже лежат конвертированные модели .param/.bin, поэтому загружать .pth нужно только для Python-версии. Есть и ещё одна особенность из README: официальный онлайн-демо-сервис предлагает лишь модель anime 6B. Оценивать по нему качество обработки фотографий не стоит.

Вариант 1: портативный ncnn-vulkan без CUDA и Python

Быстрее всего начать с портативного исполняемого файла со страницы релизов Real-ESRGAN-ncnn-vulkan. Последний релиз v0.2.0 от 24 апреля 2022 года включает три архива: Windows — 2,2 МБ, Ubuntu — 3,7 МБ, macOS — 8,5 МБ. Распакуйте архив, откройте терминал в этой папке и выполните:

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

Не нужны ни CUDA, ни PyTorch, ни Python: в официальном README указано, что благодаря Vulkan программа работает с GPU Intel, AMD и NVIDIA. Если указать в -i папку вместо файла, утилита пакетно обработает все JPG, PNG и WebP внутри неё.

У этой сборки есть два известных ограничения, оба описаны в README. Во-первых, аналога outscale здесь нет. Во-вторых, разбиение на тайлы и последующая склейка могут давать блочные артефакты, поэтому результат иногда немного отличается от PyTorch-версии. Также не стоит использовать -s 2 с весами x4plus, нативными для 4x: флаг это принимает, но пользователи сообщают о сломанном результате.

"В realesrgan-ncnn-vulkan установка масштаба на что угодно, кроме 4, ломает результат — это вообще что?" — @hogehoge61, X

Если нужен результат 2x, лучше использовать веса x2plus через GUI или Python, а не пытаться обойти это ограничение флага.

Вариант 2: Python и PyTorch для полного набора возможностей

Полный функционал проекта доступен в Python-версии. Скрипт inference_realesrgan.py входит в сам репозиторий, а последовательность установки из официального README рассчитана на Python 3.7+ и 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

Что дают дополнительные флаги:

• --face_enhance запускает GFPGAN для найденных лиц; вторая команда — нативный рецепт 2x для фотографий.
• --outscale позволяет задать произвольный масштаб, например 3,5x. Но README прямо уточняет: это LANCZOS4-масштабирование 4x-результата, а не нативный апскейл.
• Поддержка альфа-канала, градаций серого и 16-битных изображений, согласно README, есть только в Python-версии.
• Инференс по умолчанию использует fp16; для полной точности передайте --fp32.

Вариант 3: GUI-приложения Upscayl и Real-ESRGAN GUI

Если хочется просто перетаскивать папки, не открывая терминал, основной выбор — Upscayl. Это бесплатное AGPL-приложение для Windows, macOS и Linux, построенное на Real-ESRGAN и Vulkan. В нём есть пакетные очереди папок, второй проход «Double Upscayl» для сильно пережатых JPEG, офлайн-работа после установки и экспорт до 16x в PNG/JPG/WebP. Официальный сайт рекомендует выделенный GPU с поддержкой Vulkan.

Более лёгкая альтернатива — realesrgan-gui от TransparentLC, кроссплатформенный интерфейс на Tkinter. Он умеет работать и с Real-CUGAN, а при наличии предпочитает более новый бинарник upscayl-ncnn. Upscayl выбирайте ради удобной пакетной обработки, а CLI-варианты — когда нужны скрипты, конвейеры ffmpeg или точный контроль модели.

Для аниме и фото нужны разные модели

Для аниме, страниц манги и линейной графики берите anime_6B. Как сказано в официальном README, это модель для аниме-изображений, оптимизированная для значительно меньшего размера; проект также приводит собственное сравнение с waifu2x. Для фотографий подходит x4plus, а если достаточно удвоить разрешение — x2plus. Сжатые и шумные исходники — старые сканы, сильно пережатые JPEG, скриншоты — лучше отдать realesr-general-x4v3. Его параметр шумоподавления -dn, задокументированный в README именно для этой модели, помогает найти баланс между очисткой и чрезмерным сглаживанием, характерным для этого семейства.

В r/upscaling постоянно всплывает одна граница применимости: если обработать реальных людей весами для аниме, лица могут стать нестабильными и покрыться артефактами. Первый ответ в той ветке от u/Green-Cucumber8507 звучит так: "Какой вариант модели?" Для портретов с заметными лицами лучше выбрать Python-версию с --face_enhance: GFPGAN восстановит то, что апскейл мог сгладить.

Типичные проблемы и способы их исправить

«Vulkan device not found» и мгновенные вылеты

Проверяйте по порядку:

1. Сначала обновите драйвер видеокарты.
2. Убедитесь, что карта сообщает о поддержке Vulkan; как это проверить, объясняет руководство Upscayl по устранению проблем в Windows.
3. На ноутбуках и настольных ПК с двумя GPU принудительно назначьте приложению дискретную видеокарту в системных настройках графики.

Тихое завершение работы и папка models

Если исполняемый файл падает с segfault или просто закрывается без сообщения об ошибке, сначала проверьте -m: флаг должен указывать на папку с конвертированными файлами модели. Не разделяйте исполняемый файл и его каталог models — оставьте их рядом в исходной структуре архива.

Не хватает памяти при обработке видео: сценарий для 8 ГБ

На длинном видео VRAM заканчивается быстро. Рабочую схему для карты с 8 ГБ опубликовал @bi_9527zx в X: выгрузить все остальные модели, разделить ролик на PNG-кадры через ffmpeg, увеличить каждый кадр отдельно в 4x, а затем собрать видео обратно с масштабированием и добавлением полей через ffmpeg. Метод работает, но его цена вполне понятна:

"Небольшое мерцание всё равно может остаться, потому что каждый кадр обрабатывается независимо." — u/Dagnarus15, r/upscaling

Ограничение по скорости никуда не делось

Для ориентира: @zinya2dx в X сообщает, что примерно 20 секунд видео SD-качества до 4K требуют часа непрерывной работы GPU. С отдельными картинками заметно проще: @Tomoari_hsmt в X измерил около 2 секунд на изображение на GPU уровня 860M с NPU.

Real-ESRGAN, Topaz и SeedVR2: сравнение в 2026 году

Сегодня Real-ESRGAN конкурирует и с платными подписочными пакетами, и с открытыми диффузионными апскейлерами, которые не просто повышают резкость, а заново генерируют детали.

Все показатели производительности взяты из одного регулярно обновляемого открытого бенчмарка, запущенного на RTX 5090 в июне 2026 года. Нагрузки различаются: Real-ESRGAN тестировали в x4 на входном 720p в fp16, а Topaz Proteus — на 1080p и 4K. Поэтому сравнивать стоит порядок величин; иерархию лучше взять из рекомендаций самого бенчмарка: Real-ESRGAN — для недорогой пакетной обработки и предпросмотров, SeedVR2-7B — для 4K кинематографического уровня.

SeedVR2, опубликованный ByteDance на ICLR 2026 под Apache-2.0, восстанавливает детали диффузионным способом. Это обратная сторона подхода: по методологическим заметкам того же бенчмарка, диффузионные апскейлеры лучше подходят для синтетического контента, но способны придумать новое лицо и давать дрейф между кадрами. В работе с контурами новые открытые инструменты уже обгоняют Real-ESRGAN: пользователь X, сравнивавший его с FlashVSR, сформулировал это коротко:

"У RealESRGAN в итоге деталей меньше." — @dawidope, X

Давние пользователи также уходят из-за потери деталей на сложных исходниках. «Я просто замечаю, что он иногда выбивает детали», — написал @realrebelai в X, прежде чем перейти на Topaz как на запасной вариант.

API избавляет от вопросов к железу. Хостинговый сервис Replicate nightmareai/real-esrgan берёт $2 за 1 000 выходных изображений, то есть $0.002 за каждое. Он поддерживает масштаб до 10, переключатель лиц GFPGAN, рекомендует входные изображения до 1440p и был запущен примерно 97 миллионов раз — по счётчику на этой странице. Один пример предсказания там завершился примерно за 2,5 секунды. Если главная проблема — не хочется ничего устанавливать локально, браузерный апскейлер AIReiter решает ту же задачу.

Короткие ответы: лицензия, железо, видео и .pth-файлы

Можно ли бесплатно использовать Real-ESRGAN в коммерческих целях?

Да. Проект распространяется под BSD 3-Clause — одной из наиболее разрешительных лицензий в open source. Конвертированные ncnn-бинарники и выпущенные веса поставляются вместе с репозиторием; перед выпуском коммерческого продукта изучите файл LICENSE в каждом используемом репозитории.

Для Real-ESRGAN обязательно нужна NVIDIA?

Нет. Сборка ncnn-vulkan и Upscayl работают через Vulkan на Intel, AMD и NVIDIA. CUDA важна только для Python/PyTorch-версии, где NVIDIA-карта остаётся самым быстрым вариантом.

Можно ли увеличить видео в Real-ESRGAN?

Только покадрово. realesr-animevideov3 подходит для аниме-роликов, а открытый бенчмарк использует Real-ESRGAN вместе с фильтром VapourSynth vs_temporalfix для предпросмотров. Но полностью убрать временное мерцание невозможно: каждый кадр увеличивается независимо.

Можно ли загрузить .pth-файл в ncnn-vulkan?

Напрямую — нет: ncnn нужны конвертированные файлы .param/.bin. Конвертация возможна, но у неё есть жёсткие ограничения:

"Правда, это работает только со старыми 4x-моделями на старой архитектуре." — u/nmkd, r/GameUpscale

Какой бэкенд работает быстрее?

Модель остаётся той же, а бэкенд — нет. Один давний пользователь выяснил, что без Vulkan та же задача выполняется намного медленнее: «у меня это намного медленнее, чем при использовании Vulkan», — сообщил u/SouthernVisit3076 в r/software. Прежде чем обвинять модель, протестируйте собственную видеокарту.

Что запустить сегодня: выбор по задаче

Real-ESRGAN делает чётче существующие пиксели, а диффузионные инструменты заменяют их новыми. Выбирайте не по привычке, а по тому, важнее ли для вас достоверность исходника или визуальная выразительность:

Читайте также: сравнение бесплатных AI-апскейлеров для видео и обзор Replicate с ценами и альтернативами.