Aurasr V2

🚀 AuraSR-v2

GANベースの超解像技術を用いて生成画像の解像度を向上させます。これはGigaGAN論文の画像条件付き拡大のバリエーションです。Torchの実装は非公式のlucidrains/gigagan-pytorchリポジトリに基づいています。

🚀 クイックスタート

AuraSR-v2を使って画像の解像度を向上させることができます。以下に使用方法を説明します。

📦 インストール

まずは、aura-srをインストールします。

$ pip install aura-sr

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコードでモデルをロードします。

from aura_sr import AuraSR

aura_sr = AuraSR.from_pretrained("fal/AuraSR-v2")

高度な使用法

以下のコードでURLから画像を読み込み、解像度を4倍に向上させます。

import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image

def load_image_from_url(url):
    response = requests.get(url)
    image_data = BytesIO(response.content)
    return Image.open(image_data)

image = load_image_from_url("https://mingukkang.github.io/GigaGAN/static/images/iguana_output.jpg").resize((256, 256))
upscaled_image = aura_sr.upscale_4x_overlapped(image)

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。