Atualmente, a DiffBIR oferece dois tipos principais de modelos pré-treinados com as seguintes estratégias de seleção:
Descrição da classificação do modelo
| Nome do modelo | Cenários aplicáveis | banco de dados |
|---|---|---|
| real_base | Restauração geral de imagens | Dados mistos do cenário real |
| face_enhance | Aprimoramento facial em close-up | Conjunto de dados de faces FFHQ |
Seleção de uma árvore de decisão
- Fotos de cenas da natureza→ real_base (padrão)
- Foto de identidade/foto antiga::
- Correção inicial geral com real_base
- Cortar a área do rosto aprimorada com face_enhance
- Animação/Gráficos de arteModelos especializados precisam ser treinados por conta própria
Guia de download de modelos
No GitHub do projetoModel ZooAcesso à diretoria:
- O modelo real_base tem cerca de 3,2 GB
- O modelo face_enhance tem cerca de 1,8 GB.
Após o download, você precisa inserir o arquivomodels/pretrained/e manter o nome de arquivo original.
Essa resposta foi extraída do artigoDiffBIR: a ferramenta de reparo inteligente para melhorar a qualidade da imagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os modelos pré-treinados oferecidos pelo projeto DiffBIR? Como escolher o modelo certo?
