업로드가 512 × 512 픽셀로 제한되는 이유는 무엇입니까?
클라이언트 측 초고해상도는 의미 있는 메모리, GPU 용량 및 시간을 사용합니다. 엄격한 제한은 특히 소프트웨어 WebGL 또는 저전력 장치에서 브라우저가 응답하지 않는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
로컬 AI 실험
Swin2SR 경량은 전용 작업자에서 기본 로컬 2× 향상을 실행합니다. 입력은 512 × 512 픽셀로 엄격히 제한됩니다.
실험적 비교: ESRGAN Slim
선택적으로 동일한 512 × 512 이미지에서 ESRGAN Slim을 실행합니다. 10px 패딩과 함께 256px 타일 추론을 사용하므로 기본 Swin2SR 경로와 텍스처, 텍스트 및 처리 시간을 비교할 수 있습니다.
Swin2SR 모델은 시작한 후에만 로드됩니다. 처리는 전용 작업자에게 유지되며 저전력 장치에서는 속도가 느려질 수 있습니다.
소스 · ≤ 512 PX
테스트할 작은 이미지를 선택하세요.
SWIN2SR · 2× 결과
2× 결과가 여기에 표시됩니다.
ESRGAN SLIM 실험적 비교
256px 타일ESRGAN Slim을 실행하여 2배 결과를 비교하세요.
이 실험적인 명확성 향상 도구는 로컬 2× 추론을 위한 전용 작업자에서 Transformers.js + Swin2SR 경량을 실행합니다. 긴 GPU 및 메모리 사용을 방지하기 위해 입력은 512 × 512 픽셀로 엄격하게 제한됩니다. 옵션인 ESRGAN Slim 256픽셀 타일 결과를 비교용으로 사용할 수 있습니다. 시각적 향상은 실제 세부 사항 복구, 무손실 확대 또는 이미지 복원이 아닙니다.
추천 대상
작은 이미지에서 2배의 시각적 향상을 테스트하고 장치와 발명된 세부적인 한계를 이해하고 싶은 사람들.
512 × 512 픽셀보다 크지 않은 작은 이미지를 선택하세요.
작업자에서 로컬 Swin2SR 2× 추론을 시작합니다.
선택적으로 텍스처, 텍스트 및 처리 시간에 대한 ESRGAN Slim 비교를 실행하십시오.
텍스트, 얼굴, 반복되는 텍스처에서 세부적인 내용을 검사한 후 적합한 경우 PNG를 다운로드하고 소스 이미지를 유지합니다.
클라이언트 측 초고해상도는 의미 있는 메모리, GPU 용량 및 시간을 사용합니다. 엄격한 제한은 특히 소프트웨어 WebGL 또는 저전력 장치에서 브라우저가 응답하지 않는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
아니요. 이는 모델 기반의 시각적 향상이며 소스에 존재하지 않았던 그럴듯한 질감이나 디테일을 생성할 수 있습니다.
그렇습니다. 취소는 로컬 모델 세션을 재설정하고 페이지 컨트롤을 복원합니다. 일부 장치에서는 기본 GPU 작업이 완전히 릴리스되는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
GlobalCoreHub는 실험적 AI 2× 업스케일러의 핵심 작업을 현재 브라우저에서 처리합니다. 입력 데이터는 GlobalCoreHub 애플리케이션 서버로 업로드되지 않으며, 이 페이지에 설명된 로컬 저장 데이터는 사이트 데이터를 지울 때까지 현재 브라우저에만 남습니다.