huggingface/diffusers

Add SUPIR Upscaler

Offen

#7.219 geöffnet am 05.03.2024

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (36 Kommentare) (14 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (4.562 Forks)batch import
New pipeline/modelcontributions-welcomehelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (22.190 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 14T 10h) (101 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Model/Pipeline/Scheduler description

SUPIR is a super-resolution model that looks like it produces excellent results

Github Repo: https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR

The model is quite memory intensive, so the optimisation features available in diffusers might be quite helpful in making this accessible to lower resource GPUs.

Open source status

  • The model implementation is available.
  • The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).

Provide useful links for the implementation

No response

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie das SUPIR Papier und das GitHub Repository und implementieren Sie dann die Modell Pipeline in diffusers unter Verwendung vorhandener Muster wie StableDiffusionUpscalePipeline.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learningcomputer vision
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
4
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Über 1 Woche
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
PythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
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