WaifuXL

Waifuxl

Уведомление

WAIFUXL 1.5 был выпущен!
Далее мы будем работать над ускорением настольного процессора/процессора, чтобы пользователи могли быстрее увеличивать более крупные изображения (возможно, даже видео, зависит от производительности, которую мы можем получить из модели). Некоторые вещи, которые мы рассматриваем для ускорения, - это компиляция модели Pytorch 2.0, ONNX и Aitemplate. Когда это будет доступно, мы объявим на веб -сайте.

---

Проверьте полную запись здесь!
Waifuxl - это современная модель суперрезоля, обученная ~ 1 200 000 изображений в стиле аниме из набора данных Danbooru2021. Вы можете найти его в Интернете по адресу https://waifuxl.com/. Обратите внимание, что, хотя вы можете высококлассные натуральные (реальные) изображения, модель была обучена только на рисунках в стиле аниме, поэтому не ожидайте, что ваши носки будут сорваться.

Сравнение с WAIFU2X

В целом, реальный эзарган превзойдет модели, используемые на WAIFU2X с значительным отрывом, без необходимости в нескольких моделях, обученных на различных уровнях снижения шума.

Как это работает

Используя время выполнения ONNX, мы транслируем веса наших моделей ML непосредственно на ваше устройство, чтобы выполняться локально в Webassembly. Это позволяет нам предоставлять эту услугу исключительно через статическую веб -страницу, не требуется бэкэнд для выполнения модели. Это имеет дополнительное преимущество в обеспечении конфиденциальности ваших изображений-ваши изображения не являются и никогда не будут отправлены нам.

Модели

Для нашей сети Super Resolution мы используем современный реальное эзарган, и для нашей сети тегов изображений мы используем MobilEnetV3. Оба были обучены подмножеству Danbooru2021.

Сайт

Время выполнения ONNX является многопоточной и поддерживает инструкции SIMD-когда масштабирование на телефоне или ноутбук удивительно быстро, использование более прочного компьютера принесет заметные преимущества. Мы размещены на страницах CloudFlare, которые обеспечивают неограниченную пропускную способность. Сайт написан в реагировании с next.js и tailwindcss.

Бег на местном уровне

Если вы хотите работать на местном уровне, это должно заставить вас начать:

git clone https://github.com/TheFutureGadgetsLab/WaifuXL
cd WaifuXL
git checkout de_spaghetti
npm i
npm run dev

Несколько заметок:

• Основная филиал больше не работает по какой -то причине. Мы уже некоторое время делали полную переписывание в филиале de_spaghetti , отсюда и оформление выше.
• Многопользовательский состав сложно сделать локально из -за призрака. Вы можете получить многопоточную работу, убедившись, что Google Chrome закрыт, а затем запустив его из командной строки со следующим аргументом: --enable-features=SharedArrayBuffer
• После переписывания веб -сайта мы будем работать над ускоренными версиями GPU Waifuxl, используя Pytorch, Onnx Runtime или Aitemplate. Как только это будет сделано, это должно быть запускать локально на вашем собственном компьютере, но повышение производительности должно быть значительным .

Руководство по взносу

Код / сайт

Мы определенно открыты для кодовых вкладов, будь то очистка кода, новые функции или ошибки. Просто откройте обсуждение, чтобы мы все могли сотрудничать и обсудить заслуги ваших идей!

Идеи

У нас есть много вещей, которые мы хотели бы добавить в WaiFuxl, если у вас есть предложение, просто откройте обсуждение, и мы можем начать говорить! Вот несколько вещей, которые мы имеем в виду:

• Стиль перенос, чтобы вы могли применить аниме -стиль к реальным изображениям.
• Пасхальные яйца. У нас есть теггер, который может соответствовать тысячам тегов, возможно, у нас может быть что-то вроде прохладного фейерверка, если вы увеличиваете вайфу высшего уровня (т.е. Truck-Kun).

Пожертвования

Мы открыты для пожертвований, просто отправляйтесь на https://waifuxl.com/donate и посмотрите, как вы можете внести свой вклад. Мы хотим прояснить, что мы предоставляем вам эту услугу, бесплатную стоимость, потому что это бесплатно для нас . У нас нет бэкэнд, а CloudFlare Pages предоставляет бесплатную пропускную способность безлимитной полосы. Пожалуйста, не чувствуйте себя обязанным пожертвовать, даже если вы часто используете эту услугу.

На вершине пожертвований мы открыты для вычисления взносов (графических процессоров). Мы хотели бы обучить лучшую теги и продолжать обновлять модель суперрезоля, так как публикуются новые модели SOTA. Мы также хотели бы обучить модель на естественных (реальных изображениях), чтобы мы могли высоко, чем рисунки, и, возможно, модель передачи стиля. Все это требует много вычислений, которых у нас просто нет. Если у вас есть средства, и вы чувствуете себя щедрым, напишите нам.