Swin2sr Compressed Sr X4 48

🚀 超分辨率圖像模型（Swin2SR）

本項目將caidas/swin2SR-compressed-sr-x4-48模型的ONNX權重進行適配，使其能與transformers.js庫兼容，可用於圖像超分辨率處理，在Web端實現圖像的高質量放大。

🚀 快速開始

安裝依賴

若尚未安裝Transformers.js JavaScript庫，可通過以下命令從NPM進行安裝：

npm i @xenova/transformers

✨ 主要特性

• 適配ONNX權重，與transformers.js庫兼容，便於在Web環境中使用。
• 可實現圖像超分辨率處理，將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。

📦 安裝指南

使用以下命令安裝所需的transformers.js庫：

npm i @xenova/transformers

💻 使用示例

基礎用法

以下示例展示瞭如何使用Xenova/swin2SR-compressed-sr-x4-48對圖像進行超分辨率處理：

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

// 創建圖像到圖像的管道
const upscaler = await pipeline('image-to-image', 'Xenova/swin2SR-compressed-sr-x4-48', {
    // quantized: false, // 取消註釋該行以使用量化版本
});

// 對圖像進行超分辨率處理
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
// }

// （可選）保存超分辨率後的圖像
output.save('upscaled.png');

查看示例輸出

📚 詳細文檔

注意事項

當前為ONNX權重單獨創建倉庫是一種臨時解決方案，直到WebML獲得更廣泛的應用。若你希望將自己的模型適配到Web端，建議使用🤗 Optimum將模型轉換為ONNX格式，並按照本倉庫的結構進行組織（將ONNX權重放在名為onnx的子文件夾中）。

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