/ Модель

Характеристики

Размер весов
39,6 МБ
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
swin2sr · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
19 мар 2024

4x_APISR_GRL_GAN_generator-onnx

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

Модель APISR на архитектуре Swin2SR увеличивает разрешение изображений в 4 раза и доступна в ONNX для Transformers.js.

520скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены7 июл 2025

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

Xenova/4x_APISR_GRL_GAN_generator-onnx — версия модели APISR в формате ONNX, подготовленная Xenova для совместимости с Transformers.js. Это плотная модель семейства Swin2SR, предназначенная для преобразования изображений и увеличения их разрешения в 4 раза; веса ONNX позволяют запускать её через Transformers.js.

Модель подходит для повышения разрешения изображений, в том числе для восстановления более детализированного вида входного изображения. Репозиторий содержит ONNX-веса, а карточка не описывает поддерживаемые языки или дополнительные ограничения качества. Лицензия — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • увеличение разрешения изображения в 4 раза
  • восстановление деталей на изображении низкого разрешения
  • подготовка увеличенных изображений для просмотра и публикации

Ограничения

Карточка не сообщает метрики качества или ограничения по типам входных изображений; фактический результат может зависеть от входного изображения и сценария применения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://github.com/Kiteretsu77/APISR with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Upscale an image with Xenova/4x_APISR_GRL_GAN_generator-onnx.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// Create image-to-image pipeline
const upscaler = await pipeline('image-to-image', 'Xenova/4x_APISR_GRL_GAN_generator-onnx', {
    dtype: "fp32",
});

// Upscale an image
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/anime.png';
const output = await upscaler(url);
// RawImage {
//   data: Uint8Array(16588800) [ ... ],
//   width: 2560,
//   height: 1920,
//   channels: 3
// }

// (Optional) Save the upscaled image
output.save('upscaled.png');

Input image:

image/png

Output image:

image/png

image/gif


Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Ревизия весов
5e55535

0 моделей