EXPERIMENTO DE IA LOCAL
Swin2SR stößt die meiste lokale Vorgabe 2× in einem dedizierten Trabajador aus. Der Bildschirm ist auf 512 × 512 Pixel begrenzt.
Experimenteller Vergleich: ESRGAN Slim
Optional können Sie ESRGAN Slim auf einem Bild mit einer Auflösung von ≤ 512 × 512 ausführen. Verwenden Sie die Schlussfolgerung aus einem 256-Pixel-Mosaik mit einer Auflösung von 10 Pixeln, damit Sie die Textur, den Text und die Prozessdauer mit der vorgegebenen Route vergleichen können Swin2SR.
Das Swin2SR-Modell wird nach dem Kauf nur noch geladen. Der Prozess ist in einem engagierten Mitarbeiter dauerhaft und kann bei Geräten mit geringerer Potenz lange dauern.
QUELLE · ≤ 512 PX
Wählen Sie ein kleines Bild zum Testen aus
SWIN2SR · ERGEBNIS 2×
Das Ergebnis wurde 2× hier angezeigt
VERGLEICH DES EXPERIMENTELLEN ESRGAN SLIM
Mosaike von 256pxWerfen Sie ESRGAN Slim aus, um das Ergebnis 2× zu vergleichen
Dieses experimentelle Tool zur Erhöhung der Klarheit führt Transformers.js + Swin2SR Lightweight in einem dedizierten Worker für lokale 2×-Inferenz aus. Eingaben sind strikt auf 512 × 512 Pixel begrenzt, um eine lange GPU- und Speichernutzung zu vermeiden; Zum Vergleich steht optional ein ESRGAN Slim 256-Pixel-Kachelergebnis zur Verfügung. Visuelle Verbesserung ist keine echte Detailwiederherstellung, verlustfreie Vergrößerung oder Bildwiederherstellung.
GEEIGNET FÜR
Personen, die die 2-fache visuelle Verbesserung an einem kleinen Bild testen und deren Funktion und erfundene Detailgrenzen verstehen möchten.
Wählen Sie ein kleines Bild, das nicht größer als 512 × 512 Pixel ist
Starten Sie die lokale Swin2SR 2×-Inferenz in einem Worker
Führen Sie optional den ESRGAN Slim-Vergleich für Textur, Text und Verarbeitungszeit durch
Untersuchen Sie Text, Gesichter und wiederholte Texturen auf erfundene Details, laden Sie dann ggf. PNG herunter und behalten Sie das Quellbild
Die clientseitige Superauflösung nutzt sinnvoll Speicher, GPU-Kapazität und Zeit. Die strikte Begrenzung trägt dazu bei, einen nicht reagierenden Browser zu vermeiden, insbesondere bei Software-WebGL oder Geräten mit geringerem Stromverbrauch.
Nein. Es handelt sich um eine modellgesteuerte visuelle Verbesserung, die plausibel aussehende Texturen oder Details erzeugen kann, die in der Quelle nicht vorhanden waren.
Ja. Abbrechen setzt die lokale Modellsitzung zurück und stellt die Seitensteuerung wieder her. Auf einigen Geräten kann es einen Moment dauern, bis die zugrunde liegende GPU-Arbeit vollständig freigegeben ist.
GlobalCoreHub führt den Kernablauf von Experimentelle KI 2× Upscaler im aktuellen Browser aus. Eingaben werden nicht auf den Anwendungsserver von GlobalCoreHub hochgeladen; die auf dieser Seite beschriebene lokale Speicherung bleibt in diesem Browser, bis die Websitedaten gelöscht werden.