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简介
AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。
截图
产品特色
使用PyTorch框架实现，易于集成到现有的深度学习项目中。
支持4倍放大图像，同时保持图像质量。
基于GigaGAN论文，具有先进的图像处理算法。
提供重叠放大功能，减少图像放大过程中的失真。
适用于AI生成的图像，优化了图像的超分辨率处理。
开源模型，可以自由下载和使用。
使用教程
1. 安装PyTorch和必要的依赖库。
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2. 从Hugging Face模型库中下载AuraSR-v2模型。
3. 导入AuraSR模块，并使用from_pretrained方法加载模型。
4. 使用load_image_from_url函数从网络加载图像。
5. 调整图像大小以匹配模型输入要求。
6. 调用upscale_4x_overlapped函数对图像进行4倍放大。
7. 保存或展示放大后的图像。
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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