Характеристики

Размер весов: 75,9 МБ
Лицензия: Apache 2.0
Опубликована: 16 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

scunet-GGUF

cstr

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

Конверсия SCUNet в GGUF для удаления реального шума с цветных изображений.

192скачиваний 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 распространяет модель SCUNet в формате GGUF для удаления шума с цветных изображений. Это конверсия модели cszn/SCUNet, разработанной для задачи цветного шумоподавления; архитектура Swin-Conv-UNet объединяет U-Net, оконное внимание Swin Transformer и остаточные свёрточные блоки. Модель содержит 18 млн параметров, файл весов F32 занимает 69 МБ. Она обучена на наборе SIDD с реальными шумами; в README указано совпадение результатов с исходной реализацией Python по всем стадиям кодировщика и декодировщика.

Модель принимает зашумлённое цветное изображение и выдаёт очищенное изображение. GGUF — единственное заявленное изменение относительно исходных весов: обучение, дообучение и изменение возможностей не выполнялись. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0, как и исходная модель.

Сценарии применения

шумоподавление на цветных фотографиях
восстановление изображений с шумом камеры
очистка фотографий при слабом освещении
обработка изображений из набора SIDD

Ограничения

Модель предназначена для шумоподавления цветных изображений; другие задачи и типы входных данных в карточке не заявлены. Подробности о данных и ограничениях исходной модели следует уточнять в карточке cszn/SCUNet.

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

SCUNet Color Denoising (GGUF)

Swin-Conv-UNet for color image denoising (CVPR 2022). 18M params, 69 MB F32. U-Net with hybrid ConvTransBlocks: Swin window attention + residual Conv. Trained on SIDD real-world noise dataset.

Parity: cos=1.000000 vs Python reference (all encoder/decoder stages). Source: cszn/SCUNet (Apache-2.0).

Provenance and EU AI Act Art. 53 note

Upstream model: cszn/SCUNet.
Upstream licence: apache-2.0. 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: 71704b3