Поиск
HQ UpscaleR-image

HQ UpscaleR

Модель, улучшающая качество изображений с низким разрешением.

Лицензия

Other

Возможности

Нейронная сеть для улучшения качества изображений до 4х.

Пайплайн модели:

Модель принимает на вход изображение. На выход выдается предикт с улучшенным качеством.

Изображение

Преимущества

Одна из лучших sota upscale моделей, которые позволяют улучшать качество изображений.

Сценарии использования

Повышение качества изображений с низким разрешением.

Все веса модели доступны для скачивания и модель может быть дообучена под специфические задачи

Инструкции по использованию

  1. Чтобы деплой был постоянно включен и ожидал запросов без задержки на инициализацию установить 1-1 pod. Если деплой больше не нужен, установить 0-1 pod, чтобы деплой перешел в режим ожидания и деньги не списывались.
  2. Чтобы создать деплой модели, необходимо указать следующий базовый образ: https://cr.msk.sbercloud.ru/aicloud-base-images/horovod-cuda10.1-tf2.3.0-pt1.6.0:0.0.28
  3. Изображение необходимо сконвертировать в BASE64 и отправить запрос.

Конвертер: https://codebeautify.org/image-to-base64-converter

Пример функции для конвертирования:

def open_images_base64(img_strs):
  return np.array(Image.open(BytesIO(base64.b64decode(img_strs))).convert("RGB"))[:,:,::-1]

def create_image(img):
  buffered = BytesIO()
  img.save(buffered, format="JPEG")
  img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("latin1")
  return img_str
  1. Для каждого изображения, которое необходимо распознать требуется отдельный запрос

Обучающие примеры

Запрос

{ "instances":[ { "image": "your base64 string" } ] }

Пример ответа

строка base64

Изображение

Полезные сcылки

GitHub - sunwj/CAR: Content adaptive resampler for image downscaling

Сравнение возможностей модели: https://paperswithcode.com/paper/learned-image-downscaling-for-upscaling-using

Дисклеймер

Начиная использовать контент, пользователь принимает условия Пользовательского соглашения и Лицензии контента. Ответственность за выбор и способы использования контента AI Marketplace (DataHub/AI Services) лежит на пользователе. В случае возникновения сомнений в соответствии описания контента с его фактическим содержимым и свойствами, Пользователь может обратиться в окно технической поддержки, размещенное на Платформе в модуле «Сообщить о проблеме».

Исчерпывающая информация по лицензии данного контента находится в разделе Лицензионное соглашение ниже.

Лицензионное соглашение

Лицензия на контент

Обратная связь

Круглосуточная поддержка по телефону 8 800 444-24-99, почте support@cloud.ru и в Telegram