AuraSR, एक विशाल अपसैंपलिंग मॉडल जिसमें 6 करोड़ पैरामीटर हैं, GigaGAN पेपर से निकला है और अब पूरी तरह से ओपन-सोर्स है। इस मॉडल की खासियत यह है कि यह चित्रों को चार गुना बड़ा करने के साथ-साथ उन विवरणों को भी भर सकता है जो बढ़ाने की प्रक्रिया में खो सकते हैं। और यह तो बस इसकी एक विशेषता है, यह चित्रों को कई बार बढ़ाने की क्षमता भी रखता है, जिससे विवरण और भी समृद्ध हो जाते हैं।
सार्वजनिक प्रदर्शनों और उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं के अनुसार, AuraSR का प्रदर्शन काफी उत्कृष्ट है, और इसकी प्रोसेसिंग स्पीड भी संतोषजनक है। यह उल्लेखनीय है कि यह न केवल यथार्थवादी शैली की छवियों को संभाल सकता है, बल्कि गैर-यथार्थवादी सामग्री को भी आसानी से संभाल सकता है।
AuraSR, जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GAN) पर आधारित एक सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेज एन्हांसमेंट मॉडल है, जो GigaGAN पेपर का एक रूपांतर है, जो जनरेट की गई छवियों के रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाने पर केंद्रित है। वर्तमान में, इसका एक Torch पर आधारित कार्यान्वयन संस्करण है, जो अनौपचारिक lucidrains/gigagan-pytorch रिपॉजिटरी पर आधारित है।
AuraSR का उपयोग करना बहुत आसान है, आपको बस कुछ पंक्तियों कोड की आवश्यकता है। सबसे पहले, आपको AuraSR मॉड्यूल को आयात करना होगा, और फिर प्री-ट्रेंड मॉडल से एक AuraSR उदाहरण बनाना होगा। इसके बाद, आप load_image_from_url फ़ंक्शन का उपयोग करके URL से छवि लोड कर सकते हैं और इसे उचित आकार में समायोजित कर सकते हैं। अंत में, upscal_4x विधि को कॉल करें, और आप छवि को चार गुना बड़ा कर सकते हैं।
AuraSR का डिज़ाइन सिद्धांत यह है कि छवियों के रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाने के लिए एक सरल और प्रभावी तरीका प्रदान किया जाए, जिससे छवियां और अधिक स्पष्ट और विस्तृत हो सकें। यह न केवल प्राकृतिक दृश्यों, व्यक्तियों के चित्रों को संभाल सकता है, बल्कि कला के कामों को भी संभाल सकता है, जिससे समग्र दृश्य अनुभव को बढ़ाया जा सके।
कुल मिलाकर, AuraSR कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक रोमांचक प्रगति है, जो तकनीकी अग्रणी का प्रतिनिधित्व करती है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लोकतंत्रीकरण में योगदान करती है। ओपन-सोर्स और ओपन साइंस के माध्यम से, AuraSR पूरी तकनीकी क्षेत्र को आगे बढ़ाने में मदद कर रहा है।
मॉडल लिंक: https://top.aibase.com/tool/aurasr
ऑनलाइन अनुभव लिंक: https://fal.ai/models/fal-ai/aura-sr/playground
