huggingface/diffusers

Add SUPIR Upscaler

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#7 219 ouverte le 5 mars 2024

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 (36 commentaires) (14 réactions) (0 assignés)Python (4 562 forks)batch import
New pipeline/modelcontributions-welcomehelp wanted

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Description

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

Guide contributeur

Direction de recherche
Commencez par examiner les pipelines de diffusion existants dans le répertoire `src/diffusers/pipelines`, en particulier les pipelines de suréchantillonnage similaires comme `stable diffusion` ou `controlnet`. Consultez l'architecture du modèle SUPIR dans son dépôt GitHub pour comprendre les composants nécessaires. Le problème mentionne des contraintes de mémoire, donc envisagez une implémentation avec prise en charge du déchargement de l'extraction de caractéristiques ou utilisez `torch.compile` pour l'optimisation.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
machine learningai
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
4
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Plus d'une semaine
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PyTorch knowledgediffusers codebase familiaritydiffusion model basics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
25