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PURE
P
PURE
nonwhyによって開発
PUREは、低レベル視覚タスクを解決するためにマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）をバックボーンネットワークとして採用した最初のフレームワークです。
ダウンロード数 326
リリース時間 : 4/9/2025
モデル概要
PUREは、超解像度タスクに特化した画像から画像へのモデルで、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）をバックボーンネットワークとして利用し、低レベル視覚タスクの性能向上を目指しています。
モデル特徴
マルチモーダル大規模言語モデルバックボーン
低レベル視覚タスクで初めてMLLMをバックボーンネットワークとして採用し、より優れた特徴抽出能力をもたらす可能性があります。
超解像度処理
画像超解像度タスクに焦点を当て、画像の品質と鮮明度を向上させることができます。
モデル能力
画像超解像度
画像品質向上
使用事例
画像処理
画像強調
低解像度画像に対して超解像度処理を行い、画像品質を向上させます。
推論：より高解像度の画像出力が得られる可能性があります
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