GFPGAN
Free.ai (self-hosted)
·
image_enhance
·
~1000 توکي image
GFPGAN ده a انځور لويول جوړه له خوا Tencent. په Portrait restoration, photo touch-up. قوي. په Free.ai GPUs کې ځان کوربه - ستاسو د ورځني ټوکن پوټ (1,000 ټوکنونه په انځور کې) په وړاندې وړیا چلیږي. د Apache 2.0 لاندې خپور شو - د سوداګریزو کارولو په Free.ai اجازه ورکړل.
ورته بېلګه
ډېرې پوښتنې
GFPGAN upscales او sharpens د ټیټ-حل عکسونه په داسې حال کې چې د جزئیاتو ساتلو. د یو کوچني یا blurry عکس او GFPGAN د لوړ-حل نسخه د چاپ، لوی ښودلو، يا نور د سمون لپاره مناسب راګرځي.
2 × او 4 × دي معياري موخو؛ ځینې configurations ملاتړ 8 ×. وروستۍ اندازه په 8192 × 8192 پیکسلونو په Free.ai د حافظې د تړل ساتلو capped.
PNG، JPG، WebP، HEIC، او BMP تر 10 MB پورې. د ژوندی GIFs د فریم-by-فریم پروسس کیږي.
هو - عصري انکشاف کونکي د مخ پوهیدونکي بیارغونه شامل دي. د ډیرو خراب شوي عکسونو لپاره وقف شوي / عکس / بیا رغونه-مخ / وسیله پاکه پایله ورکوي. GFPGAN په یوه پاس کې عمومي صحنې او مخونه اداره کوي.
GFPGAN لومړی د خپل ورځني وړیا حوض پروړاندې زموږ په GPUs کې چلیږي؛ بیا $ 5 → 200,000 تادیه شوي توکي. د هر upscale لپاره ~ 500 توکي.
GFPGAN په لوړه کچه کې د احتمالي تفصیلاتو په اړه د احتمالي تفصیلاتو په اړه د احتمالي تفصیلاتو په اړه - دا د فدرالي وسیلې نه ده. د ډیری مصرف کونکو لپاره (ویب → چاپ، ګرځنده → ډیسک وال پیپر، آرشیف سکین → ښودنه) پایله قانع کول دي.
په لوی متن + ساده لوگو کې کرس؛ کوچني ښه چاپ کولی شي په پرله پسې (4 × +) ترتیباتو کې راوګرځي. 2 × وکاروئ کله چې د متن وفادارۍ ترټولو مهم وي.
هو - / batch / د پوښۍ مني. په / حساب / کې د محصول ځمکه? د ټاب = تاریخ سره د اصلي دوتنې نوم سره د `-upscaled`. د پوښۍ-ونې ساتنې لپاره د API کارولو لپاره.
هو - د / v1 / انځور / د ښه کولو / سره د ماډل "GFPGAN" او ستاسو انځور ته پوسټ کړئ. / api / بشپړ حواله + auth لري.
د Free.ai پاتې برخې په څیر ورته پالیسي - د ځان کوربه شوي ماډلونه زموږ په GPUs کې پاتې کیږي؛ د DPA سره د پریمیم له لارې؛ اپ لوډونه د شریک کړکۍ مهالویش کې پای ته رسیږي (24h anon، 7d sign-in). موږ ستاسو په انځورونو کې روزنه نه کوو.
هو. Free.ai د upscaled انځورونو سوداګريزه کارونه ورکوي. تاسو بايد د سرچينې چې تاسو پورته کړي.
5-20 ثانیې په 2 ×، 15-60 ثانیې په 4 × د سرچینې حل او GPU بار پورې اړه لري. د پریمیم ماډلونه د هغو حدونو په ټیټ پای کې پای ته رسیږي.