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Swin2sr Classical Sr X4 64
基於SwinV2 Transformer的圖像超分辨率模型，可實現4倍圖像放大
下載量 2,118
發布時間 : 12/16/2022
模型概述
該模型專為圖像超分辨率任務設計，能夠將低分辨率圖像高質量放大4倍
模型特點
4倍超分辨率
能夠將輸入圖像的分辨率提升4倍
基於SwinV2 Transformer
採用先進的SwinV2 Transformer架構，提供更好的圖像重建效果
壓縮圖像修復
特別針對壓縮圖像的超分辨率任務進行了優化
模型能力
圖像超分辨率放大
壓縮圖像修復
使用案例
圖像增強
老舊照片修復
對低分辨率的老舊照片進行超分辨率處理
獲得更清晰的高分辨率圖像
監控視頻增強
提升監控視頻中低分辨率畫面的清晰度
改善人臉和物體識別效果
Safetensors精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
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Transformers 支持多種語言L
scb10x
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Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98