Порт EfRLFN для Apple MLX, который увеличивает разрешение изображений в 4 раза на Apple Silicon.
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
EfRLFN-x4 — порт модели EfRLFN на Apple MLX, опубликованный сообществом mlx-community для увеличения разрешения изображений в 4 раза. Модель принимает изображение низкого разрешения и создаёт версию с повышенным разрешением; заявлены сопоставимость результатов с PyTorch на уровне около 1e-6 и быстрое выполнение на Apple Silicon. Для иллюстрации скорости в карточке приведён пример увеличения изображения 270×480 до 1080×1920 примерно за 0,06 секунды.
Это производная модель на основе EvgeneyBogatyrev/EfRLFN, распространяемая в формате safetensors и предназначенная для запуска с MLX. Лицензия — MIT. Карточка не уточняет ограничения по типам изображений и качество восстановления деталей, поэтому результат может зависеть от входного изображения и сценария использования.
Заявленная скорость относится к Apple Silicon; производительность на другом оборудовании не описана. Карточка не приводит оценок качества на наборах данных или сведений о поведении на разных типах изображений.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Apple MLX port of EfRLFN (ICLR 2026), x4 super-resolution. PT-vs-MLX parity ~1e-6. Realtime on Apple Silicon (270x480 -> 1080x1920 ~0.06s for x4).
from efrlfn_mlx import EfRLFNConfig
from efrlfn_mlx.pipeline import load_model, upscale_to_file
m = load_model("model.safetensors", EfRLFNConfig.x4())
upscale_to_file(m, "lr.png", "sr.png")
MIT, derived from EvgeneyBogatyrev/EfRLFN.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon.