EXPERIMENTO DE IA LOCAL
Swin2SR ligero ejecuta la mejora local predeterminada 2× en un trabajador dedicado. La entrada está estrictamente limitada a 512 × 512 píxeles.
Comparación experimental: ESRGAN Slim
Opcionalmente, ejecute ESRGAN Slim en la misma imagen de ≤ 512 × 512. Utiliza inferencia en mosaico de 256 píxeles con un relleno de 10 píxeles, por lo que puede comparar la textura, el texto y el tiempo de procesamiento con la ruta predeterminada de Swin2SR.
El modelo Swin2SR se carga solo después de comenzar. El procesamiento permanece en un trabajador dedicado y puede ser lento en dispositivos de menor potencia.
FUENTE · ≤ 512 PX
Elija una imagen pequeña para probar
SWIN2SR · RESULTADO 2×
El resultado 2× aparece aquí
COMPARACIÓN EXPERIMENTAL DE ESRGAN SLIM
mosaicos de 256pxEjecute ESRGAN Slim para comparar su resultado 2×
Esta herramienta experimental para mejorar la claridad ejecuta Transformers.js + Swin2SR es liviano en un trabajador dedicado para inferencia local 2×. Las entradas están estrictamente limitadas a 512 × 512 píxeles para evitar un uso prolongado de la GPU y la memoria; un resultado en mosaico ESRGAN Slim de 256 píxeles opcional está disponible para comparar. La mejora visual no es una recuperación de detalles reales, una ampliación sin pérdidas ni una restauración de imágenes.
IDEAL PARA
Personas que desean probar una mejora visual 2× en una imagen pequeña y comprender su dispositivo y los límites de detalles inventados.
Elija una imagen pequeña que no supere los 512 × 512 píxeles
Inicie la inferencia local Swin2SR 2× en un trabajador
Opcionalmente, ejecute la comparación ESRGAN Slim para textura, texto y tiempo de procesamiento
Inspeccione el texto, las caras y las texturas repetidas en busca de detalles inventados, luego descargue PNG si es adecuado y conserve la fuente Imagen
La superresolución del lado del cliente utiliza memoria, capacidad de GPU y tiempo significativos. El límite estricto ayuda a evitar que el navegador deje de responder, especialmente con software WebGL o dispositivos de menor potencia.
No. Es una mejora visual basada en modelos y puede crear texturas o detalles de apariencia plausible que no existían en la fuente.
Sí. Cancelar restablece la sesión del modelo local y restaura los controles de la página. En algunos dispositivos, el trabajo de la GPU subyacente puede tardar un momento en liberarse por completo.
GlobalCoreHub ejecuta el flujo principal de Ampliador de imagen con IA 2× experimental en el navegador actual. Los datos de entrada no se suben al servidor de la aplicación; cualquier guardado local indicado en esta página permanece en este navegador hasta que se borren sus datos del sitio.