%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Flux.1 Dev Controlnet Upscaler
その他
Jasper研究チームによって開発された低解像度画像のスケールアップ用ControlNetモデル
画像の拡張
F
R1000
106
3
Swin2sr Lightweight X2 64
軽量なSwin2SR画像超解像度モデルで、画像解像度を2倍に向上
画像の拡張
Transformers
TransformersS
Xenova
21
0
Swin2sr Compressed Sr X4 48
Swin2SRアーキテクチャに基づく圧縮画像超解像度モデルで、画像解像度を4倍に向上
画像の拡張 Transformers
TransformersS
Xenova
22
1
Swin2sr Classical Sr X4 64
Swin2SRアーキテクチャに基づく古典的な画像超解像度モデルで、画像解像度を4倍に向上させることができます
画像の拡張 Transformers
TransformersS
Xenova
19
0
Swin2sr Classical Sr X2 64
Swin2SRアーキテクチャに基づく古典的な画像超解像度モデルで、画像解像度を2倍に向上させることができます
画像の拡張 Transformers
TransformersS
Xenova
47
3
Stable Diffusion X4 Upscaler Img2img
拡散モデルに基づくテキストガイド潜在超解像度ツールで、低解像度画像を4倍の解像度に向上可能
画像の拡張
S
radames
44
18
Control V11f1e Sd15 Tile
Openrail
ControlNet v1.1 は、追加条件を付加することで事前学習済みの大規模拡散モデルを制御するニューラルネットワーク構造で、特にタイル画像条件に基づく画像生成や超解像度タスクに適しています。
画像生成 その他
C
lllyasviel
14.39k
115
Control V11f1e Sd15 Tile
Openrail
ControlNet v1.1は、拡散モデルベースのニューラルネットワーク構造で、追加条件を付加することで事前学習済みの大規模拡散モデルを制御します。
画像生成 その他
C
ControlNet-1-1-preview
79
11
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98