Базовая GAN-модель RainShift преобразует изображения с данными об осадках для их пространственного даунскейлинга.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
RainShift GAN — базовая генеративно-состязательная модель для даунскейлинга осадков, опубликованная как набор контрольных точек для бенчмарка RainShift: A Benchmark for Precipitation Downscaling Across Geographies. Модель обучена на наборе данных RainShift/rainshift и предназначена для преобразования входных изображений с данными об осадках в изображения с более детальным пространственным разрешением.
В репозитории перечислены контрольные точки rainshift_gan_a1–a4 и rainshift_gan_e1–e6 в формате PyTorch. Карточка не сообщает размер модели, поддерживаемые языки, численное разрешение или условия лицензии.
Карточка не приводит численные метрики качества или подробности применимости контрольных точек к конкретным регионам; лицензия не указана.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Baseline checkpoints from RainShift: A Benchmark for Precipitation Downscaling Across Geographies, trained on RainShift/rainshift.
rainshift_gan_a1.pth to rainshift_gan_a4.pth: rainshift_gan_e1.pth to rainshift_gan_e6.pth: На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · pytorch
Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.