AuraSR GANベースの超解像画像拡大デモ

チュートリアルの紹介

AuraSR は、深層学習ベースの画像高精細修復モデルです。 ギガガン  論文のバリエーション: GAN ベースの超解像度処理ソリューション。写真内の詳細情報をインテリジェントに識別し、写真を拡大しながら欠落している詳細を自動的に補完できます。従来の画像拡大方法と比較して、AuraSR は効果が優れているだけでなく、操作も簡単で、専門的なスキルがなくても簡単に使用できます。

AuraSR の設計コンセプトは、画像の解像度を向上させ、より鮮明で詳細な画像にするためのシンプルかつ効果的な方法を提供することです。自然の風景やポートレートだけでなく、全体的な視覚体験を向上させる芸術作品も処理できます。

エフェクト表示

実行方法（コンテナ起動後、初期化に10秒程度かかり、その後以下の操作を行います）

1. コンテナのクローンを作成して起動します

2. コンテナーが実行されたら、API をブラウザーにコピーします。

3. アイコンボックスにぼかしたオリジナル画像をアップロードし、「アップスケール画像」をクリックしてモデルを体験します。

話し合ってコミュニケーションする

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。