パラメータをTrueに設定すると、システムはポートレートを復元するか、画像の解像度を上げて画質を向上させます。 パラメーターをFalseに設定すると、システムはポートレートを強化しません。 photo_enhancement_method STR 不可 ポートレートを強化するために使用されるメソッド。 デフォルト値...
超解像とは めちゃくちゃ簡単にいうと画像の「高画質化」。 低画質の画像(ぼやけた画像)から擬似的に補うことで高画質の画像(細かい部分がはっきりと見える画像)を作る技術。 論文によれば (b),(c)のような画像を低画質(解像度が低い)と言う。 この低画質な画像から(a)のような解像度が高い...
実行する度に結果は変わる模様。 処理時間は512*512で90秒前後、解像度を下げれば早くなる。 画像の保存先は./outputs/txt2img-samples % open ./outputs/txt2img-samples もうちょっと複雑な内容の画像をリクエストしてみる % python scripts/orig_scripts/txt2img.py --n_samples 1 --plms --p...
画像数がそこそこ(10-80秒間隔)の場合はSuperPoints,D2-netともに大きな差はありませんが、画像数が多かったり少なかったりする場合はSuperPointsのロバスト性が垣間見えます。 例えば、5秒・160秒間隔の画像データセットではD2-netを使ったパイプラインは3D点群算出に失敗しています。 なお...
超解像したい画像をアップロードします。 2. 「アンサンブル」にチェックを入れると「Self Ensemble」(精度がより上がる)で超解像化します。(時間がかかります。) 3. 「そのまま超解像」にチェックを入れるとbicubicでの低解像度画像を作成しません。(アップロードする画像が低解像度の場合に...
このアプローチは、画像を複数の解像度バンクに同時並行で通しながら、様々なスケールで特徴量を同時に捉えることによって、ヒートマップを生成します。出力は、連続回帰ではなく個別のヒートマップです。ヒートマップは、各ピクセルでジョイントが発生する確率を予測します。この出力モデル...
GPT-4VのAPIを使って画像データをBASE64でエンコードして送信するための関数です。 run_inference_video.py def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8") GPT-4V、GPT-4を使ってAPIをたたくメイン...
表内の3種類のInception以外にそれぞれのInception間にチャンネル数と画像サイズを変えるためのInceptionが挿入されます。 従って全部で5種類のInceptionが出てきますが論文内では特に名前が付いていないので - Inceptionx3 - Inceptionx5 - Inceptionx2 ...