DiffBIR bietet derzeit zwei Haupttypen von vortrainierten Modellen mit den folgenden Auswahlstrategien:
Beschreibung der Modellklassifizierung
| Name des Modells | Anwendbare Szenarien | Datenbasis |
|---|---|---|
| reale_Basis | Allgemeine Bildrestaurierung | Gemischte Daten für reale Szenarien |
| Gesicht_verbessern | Gesichtsverschönerung in Nahaufnahme | FFHQ-Gesichtsdatensatz |
Auswählen eines Entscheidungsbaums
- Fotos von Naturszenen→ real_base (Standard)
- Ausweisfoto/altes Foto Gesicht::
- Erste Gesamtbehebung mit real_base
- Beschneiden des mit face_enhance erweiterten Gesichtsbereichs
- Animation/KunstgrafikSpezialisierte Modelle müssen eigenständig geschult werden
Modell-Download-Leitfaden
Auf der GitHub-Seite des ProjektsModel ZooZugang zum Board:
- Das real_base-Modell ist etwa 3,2 GB groß.
- Das Modell face_enhance ist etwa 1,8 GB groß.
Nach dem Herunterladen müssen Sie diemodels/pretrained/und behalten den ursprünglichen Dateinamen bei.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffBIR: Das intelligente Reparaturwerkzeug zur Verbesserung der BildqualitätDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche vortrainierten Modelle werden im Rahmen des DiffBIR-Projekts angeboten? Wie wähle ich das richtige Modell aus?
