/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC0 1.0
Опубликована
21 сен 2026

sanime2x

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение

Проект sanime2x позволяет обучать CNN или ResNet для увеличения изображений аниме в 2 раза.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

sanime2x — проект для обучения сверточной нейросети, увеличивающей изображения аниме в 2 раза. Автор предлагает варианты архитектуры: обычную CNN с глобальной остаточной связью и ResNet; примеры применения обученных моделей приведены в скриптах enlarge.py и enlarge_resnet.py. Для обучения нужны PyTorch, torchvision, Pillow и датасет sanime2x-2k с ожидаемой структурой каталогов.

Готовые веса не являются центральной частью проекта: автор предполагает, что пользователь обучит модель самостоятельно, хотя обученные версии можно найти на Hugging Face. Репозиторий использует формат PyTorch и распространяется по лицензии CC0-1.0.

Сценарии применения

  • увеличение разрешения изображений аниме в 2 раза
  • подготовка аниме-иллюстраций к просмотру на экранах с высоким разрешением
  • обучение собственной модели апскейлинга на датасете sanime2x-2k

Ограничения

Автор не приводит оценок качества и ожидает, что пользователь самостоятельно обучит модель; результат зависит от обучающих данных и обучения. Примеры кода проверялись с Python 3.14.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sanime2x

requires python (tested under 3.14) and:

  • torch
  • torchvision
  • Pillow

training

  • edit & run main.py for plain CNN w/ global residual link and main_resnet.py for ResNet.
  • definitely download sanime2x-2k, unzip & change the path. the dataloader script expects the part_{i}/{id}.jpeg structure unchanged.
  • use dataloader if you don't want to pre-load all the images into the memories (but are willing to take the speed penalty of decoding JPEG images on the fly)
  • enlarge.py and enlarge_resnet.py are example code of how you can use the trained models.

trained models

you're expected to train it yourself (i don't know how good the thingy you need it to be), but trained models can be found at HuggingFase.

license

code & model is in cc0/public domain.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.

Ревизия весов
05b32c3

0 моделей