Характеристики

Размер весов: 174 МБ
Лицензия: MIT
Опубликована: 16 июн 2026

Ссылки

adair-GGUF

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

AdaIR в формате GGUF восстанавливает изображения, подавляя шум, дождь и дымку, устраняя размытие и улучшая снимки при слабом освещении.

182скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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

cstr/adair-GGUF — конвертированная в формат GGUF версия модели AdaIR All-in-One Restoration, разработанной авторами c-yn/AdaIR. Это модель компьютерного зрения на основе Restormer с адаптивными блоками обучения частотным представлениям; она предназначена для восстановления изображений в пяти сценариях: подавление шума, удаление дождя и дымки, устранение размытия и улучшение изображений при слабом освещении. Модель содержит 28,8 млн параметров и использует спектральное разложение на основе FFT, адаптивное маскирование и перекрёстное внимание.

Репозиторий содержит веса GGUF в вариантах F16 и F32. Конверсия не включает обучение, дообучение, слияние или изменение архитектуры; заявлено косинусное сходство 0,999924 с эталонной реализацией на Python. Лицензия — MIT, как у исходной модели c-yn/AdaIR. Карточка не сообщает об отдельных ограничениях качества или поддержке конкретных языков.

Сценарии применения

подавление шума на фотографиях
удаление дождя с изображений
удаление дымки и тумана на снимках
устранение размытия изображений
улучшение фотографий при слабом освещении

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AdaIR All-in-One Restoration (GGUF)

Restormer + Adaptive Frequency Learning Blocks for 5-task restoration: denoise, derain, dehaze, deblur, low-light. 28.8M params, 110 MB F32. FFT-based spectral decomposition with adaptive masking and cross-attention.

Parity: cos=0.999924 vs Python reference. Source: c-yn/AdaIR (MIT, ICLR 2025).

Provenance and EU AI Act Art. 53 note

Upstream model: c-yn/AdaIR.
Upstream licence: mit. This repository redistributes under the same terms; it grants no rights the upstream licence does not.
What was done here: format conversion and/or quantisation only (GGUF). No training, no fine-tuning, no merging, no distillation, no change to architecture, vocabulary or capability. Only the numeric representation of the upstream weights differs.
Training data: documented — where it is documented at all — by the upstream provider; see the upstream model card. No training data was used, added or selected by this repository.
Provider status: under Regulation (EU) 2024/1689 the upstream authors remain the provider of this model. Converting the serialisation format does not make this repository the provider of a new general-purpose AI model, and no such claim is made. Questions about training content, copyright policy or model capability belong upstream.

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: 14f10b9