ESPERIMENTO DI IA LOCALE
Swin2SR Lightweight esegue il miglioramento 2× locale predefinito in un lavoratore dedicato. L'input è strettamente limitato a 512 × 512 pixel.
Confronto sperimentale: ESRGAN Slim
Facoltativamente, eseguire ESRGAN Slim sulla stessa immagine ≤ 512 × 512. Utilizza l'inferenza piastrellata di 256 px con riempimento di 10 px, quindi puoi confrontare texture, testo e tempo di elaborazione con il percorso Swin2SR predefinito.
Il modello Swin2SR viene caricato solo dopo l'avvio. L'elaborazione rimane in un lavoratore dedicato e potrebbe essere lenta sui dispositivi a basso consumo.
FONTE · ≤ 512 PX
Scegli una piccola immagine da testare
SWIN2SR · 2× RISULTATO
Il risultato 2× appare qui
CONFRONTO SPERIMENTALE ESRGAN SLIM
Piastrelle da 256pxEsegui ESRGAN Slim per confrontare il suo risultato 2×
Questo strumento sperimentale di miglioramento della chiarezza esegue Transformers.js + Swin2SR leggero in un lavoratore dedicato per l'inferenza 2× locale. Gli input sono strettamente limitati a 512 × 512 pixel per evitare un lungo utilizzo della GPU e della memoria; per il confronto è disponibile un risultato piastrellato opzionale ESRGAN Slim da 256 pixel. Il miglioramento visivo non è un vero recupero dei dettagli, un ingrandimento senza perdita di dati o un ripristino dell'immagine.
IDEALE PER
Persone che desiderano testare il miglioramento visivo 2× su una piccola immagine e comprenderne il dispositivo e i limiti dei dettagli inventati.
Scegli un'immagine piccola non più grande di 512 × 512 pixel
Avvia l'inferenza locale Swin2SR 2× in un lavoratore
Facoltativamente, esegui il confronto ESRGAN Slim per texture, testo e tempo di elaborazione
Esamina testo, volti e trame ripetute alla ricerca di dettagli inventati, quindi scarica PNG se adatto e conserva l'immagine originale
La super risoluzione lato client utilizza memoria, capacità della GPU e tempo significativi. Il limite rigoroso aiuta a evitare che il browser non risponda, in particolare con il software WebGL o dispositivi a basso consumo.
No. Si tratta di un miglioramento visivo basato sul modello e può creare texture o dettagli dall'aspetto plausibile che non esistevano nell'origine.
SÌ. Annulla reimposta la sessione del modello locale e ripristina i controlli della pagina. Su alcuni dispositivi il funzionamento della GPU sottostante può richiedere qualche istante per essere rilasciato completamente.
GlobalCoreHub esegue il flusso di lavoro principale di IA sperimentale 2× Upscaler nel browser corrente. I dati inseriti non vengono caricati sul server dell’applicazione GlobalCoreHub; l’eventuale salvataggio locale descritto in questa pagina resta nel browser finché non vengono cancellati i dati del sito.