使用场景

使用AuraSR-v2将AI生成的低分辨率图像放大至高清分辨率，用于商业广告展示。

在游戏开发中，使用AuraSR-v2优化角色和场景的图像质量。

科研人员使用AuraSR-v2处理卫星图像，提高图像分析的精度。

产品特色

使用PyTorch框架实现，易于集成到现有的深度学习项目中。

支持4倍放大图像，同时保持图像质量。

基于GigaGAN论文，具有先进的图像处理算法。

提供重叠放大功能，减少图像放大过程中的失真。

适用于AI生成的图像，优化了图像的超分辨率处理。

开源模型，可以自由下载和使用。

使用教程

1. 安装PyTorch和必要的依赖库。

2. 从Hugging Face模型库中下载AuraSR-v2模型。

3. 导入AuraSR模块，并使用from_pretrained方法加载模型。

4. 使用load_image_from_url函数从网络加载图像。

5. 调整图像大小以匹配模型输入要求。

6. 调用upscale_4x_overlapped函数对图像进行4倍放大。

7. 保存或展示放大后的图像。