AuraSR Giga Upscaler V1 由 SECourses 提供——可将图像放大至 4 倍

AuraSR 是一个拥有 600M 参数的上采样模型，源自 GigaGAN 论文。它运行速度非常快，并且使用的显存非常有限，低于 5 GB。它是一个确定性的上采样器。在某些图像上效果完美，但在某些图像上可能会失败，因此值得一试。

GitHub 官方仓库: https://github.com/fal-ai/aura-sr

我开发了 1 点击安装程序和一个批量上采样应用程序。

您可以从以下链接下载安装程序和高级批量应用程序：

https://www.patreon.com/posts/110060645

请查看下面的截图和示例

Windows 系统要求

Python 3.10，FFmpeg，Cuda 11.8，C++ 工具和 Git

如果无法正常工作，请确保按照下面的教程进行操作，并准确安装所有内容。

https://youtu.be/-NjNy7afOQ0

如何在 Windows 上安装和使用

将附带的 GigaGAN_Upscaler_v1.zip 解压到一个文件夹，例如 c:/giga_upscale

然后双击使用 Windows_Install.bat 文件进行安装

这将生成一个隔离的虚拟环境 venv 文件夹并安装所需的依赖

然后双击使用 Windows_Start_App.bat 文件启动 Gradio 应用程序

第一次运行时，它会将模型下载到您的 Hugging Face 缓存文件夹中

Hugging Face 缓存文件夹的设置说明如下

https://www.patreon.com/posts/108419878

所有上采样的图像将自动保存在 outputs 文件夹中，文件名相同，如有必要会加上编号

您还可以批量上采样一个文件夹

如何在云端安装和使用

请按照 Massed Compute 和 RunPod 的说明进行操作

使用方法与 Windows 上相同

对于 Kaggle，启动一个 Kaggle 笔记本，导入我们的 Kaggle 笔记本并按照说明进行操作

应用程序截图

示例