SwinIRをやっている記事をいくつか見つけましたが、どうもすんなりいかなかったので確実にできる方法をメモしておきます。

今回はこちらの画像を使用します。

400m先のキンクロハジロを500mmの望遠レンズで撮影し、フルサイズ8300×5500ピクセルの画像を800×530ピクセルまで鬼トリミングしたものです。

まずはgoogle Colaboratoryを立ち上げ、ノートブックを新規作成。SwinIRなどと名前を変更します。

右上のアカウントのアイコンをクリック。
googleのアカウントを管理をクリック。
右上のgoogleアプリをクリックし、ドライブをクリック。

マイドライブの画面になります。

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ここでいったんノートブックに戻ります。
作業ディレクトリをマイドライブに移動します。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
%cd ./drive/MyDrive

timmをインストールします。

!pip install -q timm

opencvをインストールします。

!pip install -q opencv-python

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SwinIRのpythonファイルはこちらからZIPファイルをダウンロードします。

ダウンロードしたら、すべて展開します。
SwinIR-mainというフォルダの中にさらにSwinIR-mainというフォルダがありますが、
この名前が長いのでSwinIRに変更しておきます。

その中にpythonファイルなどが入っています。

testsetsフォルダにはRealSRSet+5imagesというフォルダがあり、サンプル画像が保存されていますが、自分が解像させたい画像でない限りこれを使う必要はないでしょう。

testsetsフォルダ内にsampleという名前（なんでもよい）で新しいフォルダを作成します。
この中に今回解像させたい画像を入れます。

名前を変更したSwinIRフォルダをマイドライブにドラッグ＆ドロップでアップロードします。

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ノートブックに戻り、作業ディレクトリをSwinIRフォルダに移動します。

%cd ./SwinIR

以下のコードを実行します。

!python main_test_swinir.py \
  --task real_sr \
  --model_path experiments/pretrained_models/003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth \
  --folder_lq testsets/sample \
  --scale 4 \
  --large_model

新たにresultsフォルダが作成され、その中のswinir_real_sr_x4_largeフォルダに作成された画像が保存されます。

フォルダ名をsample以外にしたい時は
--folder_lq testsets/sample
のsampleを変更してください。

こんな感じになりました。

元の画像を拡大して見比べた結果がこちら！

遠くの鳥を撮って証拠としてブラッシュアップしたい時に使えそうです。