この記事にたどり着いたお前はそもそもRealESRGANの実装方法を間違えてる。
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/tree/master

# Install basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
# We use BasicSR for both training and inference
pip install basicsr
# facexlib and gfpgan are for face enhancement
pip install facexlib
pip install gfpgan
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

やり方

上記のgitをどこでもいいのでクローンします。
次に上記のコマンドを打ちます。

終わり

おまけ

pythonで動かし方を教えます。

import cv2
from realesrgan import RealESRGANer
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet

# Real-ESRGANの設定
model_path = 'Real-ESRGAN/weights/realesr-general-x4v3.pth'  # ダウンロードしたモデルのパス
scale = 4  # 拡大倍率

# デバイスの設定（GPUが使用可能な場合はGPUを使用）
device = 'cuda' if cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0 else 'cpu'
print(f"デバイス: {device}")

# モデルの定義
model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64,
               num_block=23, num_grow_ch=32, scale=scale)

# RealESRGANerの初期化
upsampler = RealESRGANer(
    scale=scale,
    model_path=model_path,
    model=model,
    tile=0,
    tile_pad=10,
    pre_pad=0,
    half=True if device == 'cuda' else False,
    device=device
)

# 画像の読み込み
input_image_path = 'input_folder/input_image.jpg'
output_image_path = 'output_folder/output_image.png'

img = cv2.imread(input_image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
if img is None:
    raise ValueError(f"画像 '{input_image_path}' の読み込みに失敗しました。")

# 超解像処理
output, _ = upsampler.enhance(img, outscale=scale)

# 画像の保存
cv2.imwrite(output_image_path, output)
print(f"超解像された画像が '{output_image_path}' に保存されました。")