HELYI AI-KÍSÉRLET
A Swin2SR Lightweight az alapértelmezett helyi 2×-es bővítést egy dedikált dolgozóban hajtja végre. A bevitel szigorúan 512 × 512 pixelre korlátozódik.
Kísérleti összehasonlítás: ESRGAN Slim
Opcionálisan futtassa az ESRGAN Slim alkalmazást ugyanazon a ≤ 512 × 512 méretű képen. 256 képpontos mozaikszerű következtetést használ 10 képpontos kitöltéssel, így összehasonlíthatja a textúrát, a szöveget és a feldolgozási időt az alapértelmezett Swin2SR útvonallal.
A Swin2SR modell csak indítás után töltődik be. A feldolgozás egy kijelölt dolgozóban marad, és lassú lehet az alacsony fogyasztású eszközökön.
FORRÁS · ≤ 512 PX
Válasszon egy kis képet a teszteléshez
SWIN2SR · 2× EREDMÉNY
A 2×-es eredmény itt jelenik meg
KÍSÉRLETI ÖSSZEHASONLÍTÁS ESRGAN SLIM
256 képpontos csempékFuttassa az ESRGAN Slim-et a 2×-es eredmény összehasonlításához
Ez a kísérleti áttekinthetőséget javító eszköz a könnyű Transformers.js + Swin2SR-t futtatja egy dedikált dolgozóban a helyi 2×-es következtetésekhez. A bemenetek mérete szigorúan 512×512 pixelre korlátozódik, hogy elkerüljük a hosszú GPU- és memóriahasználatot; Az opcionális, 256 pixeles ESRGAN Slim csempézett eredmény összehasonlításra elérhető. A vizuális javítás nem valódi részlet-helyreállítás, veszteségmentes nagyítás vagy kép-visszaállítás.
KÜLÖNÖSEN HASZNOS
Emberek, akik szeretnék tesztelni a 2×-es vizuális javítást egy kis képen, és megérteni az eszközt és a kitalált részletek korlátait.
Válasszon egy kis, 512 × 512 pixelnél nem nagyobb képet
Indítsa el a Swin2SR 2× helyi következtetést egy dolgozóban
Opcionálisan futtassa az ESRGAN Slim összehasonlítást a textúra, a szöveg és a feldolgozási idő tekintetében
Vizsgálja meg a szöveget, az arcokat és az ismétlődő textúrákat a kitalált részletekért, majd töltse le a PNG-t, ha megfelelő, és tartsa meg az eredeti képet
Az ügyféloldali szuperfelbontás jelentős memóriát, GPU-kapacitást és időt igényel. A szigorú korlátozás megakadályozza, hogy a böngésző lefagyjon, különösen WebGL szoftverek vagy alacsony fogyasztású eszközök esetén.
Nem. Ez egy modell alapú vizuális fejlesztés, és olyan hihető megjelenésű textúrákat vagy részleteket hozhat létre, amelyek nem léteztek a forrásban.
IGEN. A Mégse funkció visszaállítja a helyi modell munkamenetet, és visszaállítja az oldalvezérlőket. Egyes eszközökön a mögöttes GPU-nak eltarthat néhány pillanatig, amíg teljesen felszabadul.
A GlobalCoreHub a(z) Kísérleti AI 2× Upscaler fő munkafolyamatát az aktuális böngészőben végzi. Az eszközbe bevitt adatok nem kerülnek feltöltésre a GlobalCoreHub alkalmazáskiszolgálójára; az ezen az oldalon leírt helyi adatok addig maradnak a böngészőben, amíg nem törli a webhely adatait.