Swin2sr Classical Sr X4 64

🚀 古典的な画像超解像モデル (Swin2SR)

このモデルは、古典的な画像超解像タスクに特化したSwin2SRモデルです。Transformers.jsと互換性のあるONNXウェイトを使用しています。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

まだの場合は、Transformers.js JavaScriptライブラリをNPMから以下のコマンドでインストールできます。

npm i @xenova/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

Xenova/swin2SR-classical-sr-x4-64を使用して画像を拡大する例です。

import { pipeline } from '@xenova/transformers';

// Create image-to-image pipeline
const upscaler = await pipeline('image-to-image', 'Xenova/swin2SR-classical-sr-x4-64', {
    // quantized: false, // Uncomment this line to use the quantized version
});

// Upscale an image
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/butterfly.jpg';
const output = await upscaler(url);
// RawImage {
//   data: Uint8Array(3145728) [ ... ],
//   width: 1024,
//   height: 1024,
//   channels: 3
// }

// (Optional) Save the upscaled image
output.save('upscaled.png');

🔧 注意事項

ONNXウェイト用の別のリポジトリを用意するのは、WebMLが普及するまでの一時的な解決策です。モデルをWeb対応にする場合は、🤗 Optimumを使用してONNXに変換し、このリポジトリのように構成することをおすすめします（ONNXウェイトはonnxというサブフォルダに配置）。

📋 モデル情報