क्या आप धुंधली तस्वीरों से परेशान हैं? InvSR नामक एक नई इमेज सुपर-रेसोल्यूशन टूल सामने आया है, जो बेहद सरल प्रोसेसिंग स्टेप्स के साथ तस्वीरों को तुरंत स्पष्ट और तेज बना सकता है। इस टूल की ताकत इस बात में है कि यह बड़े पूर्व-प्रशिक्षित विसरण मॉडल में समाहित समृद्ध छवि पूर्वज्ञान का उपयोग करता है, जिससे प्रभावी और उच्च गुणवत्ता वाली छवि रिज़ॉल्यूशन बढ़ोतरी संभव होती है।

InvSR की मुख्य तकनीक इसकी अभिनव आंशिक शोर भविष्यवाणी रणनीति में है। यह चतुराई से विसरण मॉडल की मध्य अवस्था का निर्माण करता है, जिसे सैंपलिंग प्रक्रिया के प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है, और एक गहरे शोर भविष्यवक्ता का उपयोग करके सकारात्मक विसरण प्रक्रिया में सर्वश्रेष्ठ शोर छवि का अनुमान लगाता है। प्रशिक्षण के बाद, यह शोर भविष्यवक्ता सैंपलिंग प्रक्रिया को प्रारंभ करने के लिए विसरण पथ पर सटीक रूप से प्रारंभ कर सकता है, जिससे उच्च रिज़ॉल्यूशन की छवियां उत्पन्न होती हैं।

image.png

InvSR की एक प्रमुख विशेषता इसकी लचीली और प्रभावी सैंपलिंग मैकेनिज्म है। उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकता के अनुसार 1 से 5 स्टेप्स के सैंपलिंग स्टेप्स का चयन कर सकते हैं। केवल एक स्टेप प्रोसेसिंग करने पर भी, इसका प्रभाव अन्य मल्टी-स्टेप प्रोसेसिंग विधियों के समान होता है। यह लचीलापन उपयोगकर्ताओं को दक्षता और प्रभाव के बीच सबसे अच्छा संतुलन खोजने की अनुमति देता है, चाहे वह धुंधली पुरानी तस्वीरों को ठीक करना हो या एआई द्वारा उत्पन्न छवियों का अनुकूलन करना हो।

इस टूल का उपयोग करना भी बहुत आसान है। उपयोगकर्ता केवल कुछ सरल कमांड लाइन निर्देशों के माध्यम से तेजी से शुरू कर सकते हैं, और बड़े चित्रों को संसाधित करने के लिए मेमोरी उपयोग को अनुकूलित करने के विकल्प भी उपलब्ध हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ता बेहतर प्रोसेसिंग प्रभाव के लिए पूर्व-डाउनलोड किए गए मॉडल और शोर भविष्यवक्ता को कस्टमाइज़ कर सकते हैं। उपयोगकर्ता अनुभव को सुविधाजनक बनाने के लिए, InvSR ऑनलाइन डेमो भी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता इसके शक्तिशाली कार्यों का प्रत्यक्ष अनुभव कर सकते हैं।

उच्च मांग वाले शोधकर्ताओं के लिए, InvSR पूरी प्रशिक्षण प्रक्रिया भी प्रदान करता है। उपयोगकर्ताओं को केवल विशेष LPIPS मॉडल डाउनलोड करना है, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल तैयार करनी है, और फिर प्रशिक्षण शुरू किया जा सकता है। यह टूल मल्टी-GPU समानांतर कंप्यूटिंग का समर्थन करता है और इसमें इंटरप्शन पुनर्प्राप्ति फ़ंक्शन है, जो प्रशिक्षण की स्थिरता और निरंतरता सुनिश्चित करता है।

परियोजना का पता: https://github.com/zsyOAOA/InvSR