第一个是 Robust Face Restoration 和 upscale 的模式。场景是 Stable diffusion 默认生成 512512 的图,用 upscale 可以生成 20482048 的图。这是 upscaler 的其中一种。可以通过这种方式,看效果如何,如果不错,可以再选择慢一点的 upscale,把图片效果做到更好。 刚才上述介绍的都是单一工具,如果大家以这个谋生或者发...
utm_source=www.therundown.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=the-ai-model-leaderboard。 【Krea AI推出免费视频增强功能,提高视频画质】Krea AI最近推出了一项新的视频增强功能,用户可以免费提升模糊视频的质量。使用步骤如下: 免费注册或登录Krea AI。 在主界面点击“Upscale & Enhance”按钮。 上传视频并自定...
在这个 Space 应用中,Hugging Face 的机器学习工程师 Niels 向大家对比了几种不同的图生文模型: GIT、BLIP、CoCa 和 BLIP-2,你可以上传一个图片来查看每个模型根据图片生成的图片文字描述结果,小编用了一个红包封面图片让几个模型说说看是啥内容,你觉得哪个更准呢? 在Diffusers 库中使用 Latent Upscaler 生成更...
Stable Diffusion Latent Upscaler 模型由 Katherine Crowson 与 Stability AI 合作构建。它可以在任何 StableDiffusionUpscalePipeline checkpoint 之上使用,以将其输出图像分辨率提高 2 倍。 查看模型卡片:https://hf.co/stabilityai/sd-x2-latent-upscaler 查看文档:https://hf.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable...
只需点击几下,即可轻松构建、部署和共享你最喜爱的开源项目,Hugging Face Spaces 已经支持使用 Docker 构建,现在它又增加了模版的支持。 我们的第一个 Space 模版是和 Argilla 合作完成,你可以在 Space SDK 中选择 Docker,然后就可以选择 Argilla 模版了。
def inference(image, background_enhance, face_upsample, upscale, codeformer_fidelity): """Run a single prediction on the model""" # take the default setting for the demo has_aligned = False only_center_face = False draw_box = False detection_model = "retinaface_resnet50" face_helper =...
@@ -227,7 +229,7 @@ def inference(image, background_enhance, face_upsample, upscale, codeformer_fide gr.inputs.Checkbox(default=True, label="Background_Enhance"), gr.inputs.Checkbox(default=True, label="Face_Upsample"), gr.inputs.Number(default=2, label="Rescaling_Factor"), gr.Slider...
device) img2imgPipe.enable_attention_slicing() inpaintingPipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(inpainting_model_id, torch_dtype=torch.float16).to( device) inpaintingPipe.enable_attention_slicing() upscalerPipe = StableDiffusionUpscalePipeline.from_pretrained(upscaler_model_id,...
original_size, best_grid, scale_resolution, patch_size, allow_upscale=True ) refine_image = image.resize(refine_size, Image.Resampling.BICUBIC) patches = split_to_patches(refine_image, best_grid) return source_image, patches, best_grid def...
The motivation for the AI WebTV is to demo videos generated with open-source text-to-video models such as Zeroscope and MusicGen, in an entertaining and accessible way.You can find those open-source models on the Hugging Face hub:For video: zeroscope_v2_576 and zeroscope_v2_XL ...