/ Модель

Характеристики

Библиотека
pytorch
Опубликована
10 сен 2026

AstroStarDetect

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение

Набор моделей PyTorch для шумоподавления астрономических снимков и удаления звёзд из цветных и монохромных изображений.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AstroStarDetect — репозиторий PyTorch с контрольными точками и кодом развёртывания для подавления шума на астрономических изображениях и удаления звёзд. В комплект входят обёртка Cosmic Clarity AI 3.6 для шумоподавления, а также генераторы StarNet для удаления звёзд из цветных RGB- и монохромных TIFF-изображений.

Модели предназначены для обработки астрофотографий: очистки изображений от шума и получения версий снимков без звёзд. Для моделей StarNet указано около 54,4 млн параметров каждая; для обёртки шумоподавления — около 2,95 млн. В README приведены оценки памяти при обработке изображения 256×256, полученные в CPU-среде; это оценки памяти тензоров вычислительного графа, а не прямые измерения расхода видеопамяти на GPU.

Обёртка Cosmic Clarity AI 3.6 сохраняет текст лицензии MIT исходной модели. Перевод StarNet на PyTorch и примеры инференса включены в репозиторий, однако сторонние контрольные точки и примеры подчиняются исходным условиям лицензирования; перед коммерческим использованием следует проверить применимые лицензии.

Сценарии применения

  • шумоподавление астрофотографий
  • удаление звёзд из RGB-снимков неба
  • удаление звёзд из монохромных TIFF-снимков
  • подготовка астрономических изображений к последующей обработке

Ограничения

Оценки памяти в README получены в CPU-среде и не являются прямыми измерениями использования видеопамяти на GPU. Условия лицензирования сторонних контрольных точек и примеров могут различаться; их следует проверить перед коммерческим использованием.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AstroStarDetect

PyTorch checkpoints and deployment code for astronomical image denoising and star removal.

Source repository: https://github.com/CHMimilanlan/AstroColorProcess

Included models

ModelParametersParameter count (B)Checkpoint sizePurpose
Cosmic Clarity AI 3.6 wrapper2,945,2830.002945B33.77 MiBAstronomical image denoising
StarNet RGB generator54,420,4830.054420B207.67 MiBStar removal from RGB TIFF images
StarNet greyscale generator54,414,3370.054414B207.64 MiBStar removal from greyscale TIFF images
All checkpoints111,780,1030.111780B449.08 MiBStored models; RGB and greyscale variants are not normally loaded together

FP32 parameter memory is 11.24 MiB for the denoiser, 207.60 MiB for StarNet RGB, and 207.57 MiB for StarNet greyscale. At batch 1 and 256×256 input, profiled FP32 tensor-memory peaks are approximately 361.67 MiB, 356.33 MiB, and 355.31 MiB respectively. These are compute-graph estimates and exclude the CUDA context, cuDNN workspace, and allocator cache. The measurements were collected in a CPU-only PyTorch environment, so they are not direct CUDA max_memory_allocated measurements. See the GitHub README for sizing methodology, 512×512 estimates, and recommended GPU capacities.

Quick start

git clone https://github.com/CHMimilanlan/AstroColorProcess.git
cd AstroColorProcess
python -m pip install -r requirements.txt
python download_models.py

Denoise an image:

python StarDenoise/denoise.py input.tif output.tif --device auto --strength 0.85

Remove stars from an RGB TIFF image:

python StarNetPyTorch/starnet_v1_pytorch_transform.py input.tif output_starless.tif --mode RGB

The download helper places every checkpoint at the default location expected by the inference scripts. See the GitHub README for Windows/Conda instructions, parameters, checksums, offline deployment, and licensing notes.

Attribution and licensing

StarDenoise wraps the Cosmic Clarity AI 3.6 PyTorch model and retains its upstream MIT license text. StarNetPyTorch is a PyTorch translation and inference example for the StarNet architecture. Third-party checkpoints and examples remain subject to their original upstream terms; verify those terms before commercial use.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.

Ревизия весов
e8ffea2

0 моделей