Swin2sr Classical Sr X4 64

🚀 超分辨率圖像模型項目

本項目將基於 caidas/swin2SR-classical-sr-x4-64 基礎模型，使用 transformers.js 庫，藉助 ONNX 權重實現與 Transformers.js 的兼容，可用於圖像超分辨率處理。

🚀 快速開始

本項目使用 transformers.js 庫來實現圖像超分辨率功能，下面將介紹如何安裝和使用。

📦 安裝指南

如果你還未安裝 Transformers.js JavaScript 庫，可以通過以下命令從 NPM 進行安裝：

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-classical-sr-x4-64 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-classical-sr-x4-64', {
    // quantized: false, // 取消註釋此行以使用量化版本
});

// 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');

📚 詳細文檔

注意事項

目前為 ONNX 權重單獨創建倉庫是一種臨時解決方案，直到 WebML 得到更廣泛應用。如果你想讓你的模型適用於 Web，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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