EXPÉRIENCE D'IA LOCALE
Swin2SR léger exécute l'amélioration locale 2× par défaut dans un travailleur dédié. La saisie est strictement limitée à 512 × 512 pixels.
Comparaison expérimentale : ESRGAN Slim
Exécutez éventuellement ESRGAN Slim sur la même image ≤ 512 × 512. Il utilise une inférence en mosaïque de 256 px avec un remplissage de 10 px, vous pouvez donc comparer la texture, le texte et le temps de traitement par rapport au chemin Swin2SR par défaut.
Le modèle Swin2SR se charge uniquement après le démarrage. Le traitement reste confié à un travailleur dédié et peut être lent sur les appareils à faible consommation.
SOURCE · ≤ 512 PX
Choisissez une petite image à tester
SWIN2SR · 2× RÉSULTAT
Le résultat 2× apparaît ici
COMPARAISON EXPÉRIMENTALE ESRGAN SLIM
Tuiles de 256 pxExécutez ESRGAN Slim pour comparer son résultat 2×
Cet outil expérimental de mise à l'échelle de clarté exécute Transformers.js + Swin2SR léger dans un travailleur dédié pour l'inférence 2× locale. Les entrées sont strictement limitées à 512 × 512 pixels pour éviter une utilisation prolongée du GPU et de la mémoire ; un résultat en mosaïque ESRGAN Slim de 256 pixels en option est disponible à des fins de comparaison. L'amélioration visuelle n'est pas une véritable récupération de détails, un agrandissement sans perte ou une restauration d'image.
IDÉAL POUR
Les personnes qui souhaitent tester l’amélioration visuelle 2× sur une petite image et comprendre son dispositif et les limites des détails inventés.
Choisissez une petite image ne dépassant pas 512 × 512 pixels
Démarrer l'inférence locale Swin2SR 2× chez un travailleur
Exécutez éventuellement la comparaison ESRGAN Slim pour la texture, le texte et le temps de traitement
Inspectez le texte, les visages et les textures répétées à la recherche de détails inventés, puis téléchargez le format PNG le cas échéant et conservez l'image source.
La super-résolution côté client utilise une mémoire, une capacité GPU et un temps significatifs. La limite stricte permet d'éviter un navigateur qui ne répond pas, en particulier avec le logiciel WebGL ou les appareils à faible consommation.
Non. Il s’agit d’une amélioration visuelle basée sur le modèle et peut créer une texture ou des détails plausibles qui n’existaient pas dans la source.
Oui. Annuler réinitialise la session de modèle local et restaure les contrôles de page. Sur certains appareils, le travail du GPU sous-jacent peut prendre un moment pour se libérer complètement.
GlobalCoreHub exécute le flux principal de Upscaler expérimental IA 2× dans le navigateur actuel. Les données saisies ne sont pas téléversées vers le serveur d’application GlobalCoreHub ; tout enregistrement local décrit sur cette page reste dans ce navigateur jusqu’à la suppression des données du site.