कोडफॉर्मर के साथ एआई-जेनरेटेड मॉन्स्ट्रोसिटीज को इंसानों में बदलना

एआई छवि बहाली की दुनिया के माध्यम से एक व्यावहारिक यात्रा

कभी-कभी, एआई-जेनरेट की गई तस्वीरें थोड़ी-बहुत बाहर आ जाती हैं... भद्दा। हो सकता है कि वे निम्न गुणवत्ता वाले हों, या शायद अजीब कलाकृतियाँ हैं जो छवि को कम परिपूर्ण बनाती हैं। लेकिन डरो मत! कोडफॉर्मर दिन बचाने के लिए यहां है, आपको उन छवियों को तुरंत ठीक करने में मदद करता है। इस गाइड में, मैं आपको कोडफॉर्मर मॉडल से परिचित कराऊंगा, आपको दिखाऊंगा कि यह कैसे काम करता है, और समझाता हूं कि थोड़ा विकृत एआई-जनित फोटो को ठीक करने के लिए इसका उपयोग कैसे करें। नीचे दिखाए गए एक अन्य AI मॉडल से मिली अजीब छवि को साफ करने के लिए मैंने जिन चरणों का उपयोग किया, मैं आपको उन सटीक चरणों के बारे में बताऊँगा:

यह छवि से आई है रहस्य-प्रसार मॉडल, जिसे मैं किसी अन्य ब्लॉग पोस्ट के लिए उपयोग कर रहा था। मैं आपको दिखाऊंगा कि आप उसी कार्यप्रवाह का उपयोग कैसे कर सकते हैं जिसका मैंने पालन किया था ताकि आपकी खुद की उत्पन्न छवियों को साफ किया जा सके और बेहतर दिखने के लिए उन्हें उन्नत भी किया जा सके। मैं इस पूर्वाभ्यास को प्रतिकृति अजगर एसडीके का उपयोग करके करूँगा, लेकिन कई अन्य भाषाएँ भी समर्थित हैं दोहराने पर .

इस मार्गदर्शिका में, मैं आपको यह भी दिखाऊँगा कि हम इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं कोडेक्स को दोहराएं समान मॉडल खोजने और यह तय करने के लिए कि हमें कौन सा पसंद है। रेप्लिकेट कोडेक्स एक फ्री कम्युनिटी टूल है जो आपको एआई मॉडल को सर्च करने, फिल्टर करने, सॉर्ट करने और तुलना करने और अपने एआई प्रोजेक्ट के लिए सही मॉडल खोजने की सुविधा देता है।

कोडफ़ॉर्मर को रेप्लिकेट कोडेक्स पर 6वां स्थान दिया गया है। यह 8M से अधिक रन के साथ अत्यधिक लोकप्रिय है। इसलिए, यह कहना सुरक्षित है कि समुदाय वास्तव में इस टूल को पसंद करता है - और इसका मतलब है कि आप भी इसका उपयोग करना पसंद कर सकते हैं!

कोडफॉर्मर के बारे में

कोडफॉर्मर, द्वारा बनाया गया scho , एक मजबूत चेहरा बहाली एल्गोरिथ्म है जिसे पुरानी तस्वीरों और एआई-जनित चेहरों दोनों के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक इमेज-टू-इमेज मॉडल है जिसकी कीमत प्रति रन $0.0055 है, एनवीडिया टी4 जीपीयू हार्डवेयर पर 10 सेकंड के औसत रन टाइम के साथ।

कोडफॉर्मर की अंतर्निहित तकनीक ट्रांसफॉर्मर-आधारित भविष्यवाणी नेटवर्क पर आधारित है, जो कोड भविष्यवाणी के लिए वैश्विक संरचना और संदर्भ को मॉडल करती है। यह मॉडल को उन प्राकृतिक चेहरों की खोज करने की अनुमति देता है जो लक्ष्य चेहरों के करीब आते हैं, तब भी जब इनपुट गंभीर रूप से खराब हो जाते हैं। एक नियंत्रित करने योग्य सुविधा परिवर्तन मॉड्यूल भी शामिल है, जो निष्ठा और गुणवत्ता के बीच एक लचीला व्यापार बंद करने में सक्षम बनाता है। कोडफॉर्मर कैसे काम करता है, इसके बारे में आप अधिक पढ़ सकते हैं जीथब पर .

कोडफॉर्मर के इनपुट और आउटपुट को समझना

इससे पहले कि हम इस परियोजना पर काम करना शुरू करें, आइए उन इनपुट और आउटपुट को समझने के लिए एक सेकंड का समय लें जिसकी मॉडल अपेक्षा करता है।

इनपुट

1. image (फ़ाइल): वह इनपुट छवि जिसे आप ठीक करना चाहते हैं।
2. codeformer_fidelity (संख्या): गुणवत्ता (कम संख्या) और निष्ठा (उच्च संख्या) के बीच संतुलन। डिफ़ॉल्ट मान: 0.5।
3. background_enhance (बूलियन): क्या Real-ESRGAN के साथ पृष्ठभूमि छवि को बढ़ाना है। डिफ़ॉल्ट मान: झूठा।
4. face_upsample (बूलियन): क्या उच्च-रिज़ॉल्यूशन AI-निर्मित छवियों के लिए पुनर्स्थापित चेहरों का अपसैंपल करना है। डिफ़ॉल्ट मान: झूठा।
5. upscale (पूर्णांक): छवि का अंतिम अपसैंपलिंग पैमाना। डिफ़ॉल्ट मान: 2।

आउटपुट

मॉडल का आउटपुट निश्चित छवि का प्रतिनिधित्व करने वाला एक URI स्ट्रिंग है। यह एक JSON ऑब्जेक्ट है और नीचे दिए गए प्रारूप जैसा दिखता है:

 { "type": "string", "title": "Output", "format": "uri" }

अब जब हम इनपुट और आउटपुट को समझ गए हैं, तो आइए विकृत एआई-जेनरेट की गई तस्वीर को ठीक करने के लिए कोडफॉर्मर का उपयोग करने में गोता लगाएँ।

कोडफ़ॉर्मर का उपयोग करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

यदि आप कोडिंग के लिए तैयार नहीं हैं, तो आप उनके यूआई के माध्यम से प्रतिकृति पर कोडफॉर्मर के "डेमो" के साथ सीधे बातचीत कर सकते हैं। तुम कर सकते हो इस लिंक का उपयोग करें इंटरफ़ेस के साथ सीधे बातचीत करने और इसे आज़माने के लिए! मॉडल के मापदंडों के साथ खेलने और कुछ त्वरित प्रतिक्रिया और सत्यापन प्राप्त करने का यह एक अच्छा तरीका है।

यदि आप अधिक तकनीकी हैं और अंततः कोडफॉर्मर के शीर्ष पर एक अच्छा उपकरण बनाना चाहते हैं, तो आप प्रतिकृति पर मॉडल का उपयोग करके अपनी छवियों को पुनर्स्थापित करने और बढ़ाने के लिए इन सरल चरणों का पालन कर सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपके पास एक प्रतिकृति खाता है और आपकी एपीआई कुंजी आसान है!

चरण 1: पायथन क्लाइंट स्थापित करें

यह करना काफी आसान है:

 pip install replicate

चरण 2: अपना एपीआई टोकन सेट करें

आप इसे अपने खाता टैब में प्रतिकृति से प्राप्त कर सकते हैं।

 export REPLICATE_API_TOKEN=[token]

चरण 3: मॉडल चलाएँ

प्रतिकृति अजगर एसडीके के साथ ऐसा करने के लिए आपको कोड की कुछ पंक्तियों की आवश्यकता है।

 import replicate output = replicate.run( "sczhou/codeformer:7de2ea26c616d5bf2245ad0d5e24f0ff9a6204578a5c876db53142edd9d2cd56", input={"image": open("path/to/file", "rb")} ) print(output)

इस चरण में, हम replicate लाइब्रेरी आयात करते हैं और प्रदान की गई इनपुट छवि के साथ CodeFormer मॉडल को निष्पादित करने के लिए run फ़ंक्शन को कॉल करते हैं। आउटपुट निश्चित छवि का प्रतिनिधित्व करने वाले URI स्ट्रिंग के रूप में प्रिंट किया जाएगा।

इस प्रक्रिया से मुझे प्राप्त हुई आउटपुट छवि यहां दी गई है, जिसे मैंने शुरू किए गए भयानक इनपुट के खिलाफ दिखाया था। क्या सुधार है!

इसे और आगे ले जाना - प्रतिकृति कोडेक्स के साथ अन्य छवि बहाली मॉडल ढूँढना

प्रतिकृति कोडेक्स एआई मॉडल की खोज के लिए एक शानदार संसाधन है जो विभिन्न रचनात्मक जरूरतों को पूरा करता है, जिसमें छवि निर्माण, छवि-से-छवि रूपांतरण, और बहुत कुछ शामिल है। यह प्रतिकृति पर सभी मॉडलों का पूरी तरह से खोजा जाने योग्य, फ़िल्टर करने योग्य, टैग किया गया डेटाबेस है, और आपको मॉडल की तुलना करने और कीमत के आधार पर छाँटने या निर्माता द्वारा अन्वेषण करने की भी अनुमति देता है। यह मुफ़्त है, और इसमें एक डाइजेस्ट ईमेल भी है जो नए मॉडल आने पर आपको सचेत करेगा ताकि आप उन्हें आज़मा सकें।

यदि आप CodeFormer के समान मॉडल खोजने में रुचि रखते हैं...

चरण 1: प्रतिकृति कोडेक्स पर जाएँ

वहां जाओ कोडेक्स को दोहराएं समान मॉडलों के लिए अपनी खोज शुरू करने के लिए।

चरण 2: खोज बार का उपयोग करें

"इमेज रेस्टोरेशन," "फेस एन्हांसमेंट," या "सुपर-रिज़ॉल्यूशन" जैसे विशिष्ट कीवर्ड वाले मॉडल खोजने के लिए पृष्ठ के शीर्ष पर खोज बार का उपयोग करें। यह आपको आपकी खोज क्वेरी से संबंधित मॉडलों की एक सूची दिखाएगा।

चरण 3: परिणाम फ़िल्टर करें

खोज परिणाम पृष्ठ के दाईं ओर, आपको कई फ़िल्टर मिलेंगे जो मॉडलों की सूची को कम करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। आप प्रकार (इमेज-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-इमेज, आदि), लागत, लोकप्रियता, या यहां तक कि विशिष्ट रचनाकारों द्वारा मॉडल द्वारा फ़िल्टर और सॉर्ट कर सकते हैं।

इन फ़िल्टरों को लागू करके, आप उन मॉडलों को ढूंढ सकते हैं जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुरूप हों। उदाहरण के लिए, यदि आप एक छवि बहाली मॉडल की तलाश कर रहे हैं जो सबसे लोकप्रिय है, तो आप केवल खोज कर सकते हैं और फिर रनों की संख्या के अनुसार क्रमबद्ध कर सकते हैं। उस स्थिति में, आपको GFPGAN मॉडल मिलेगा, जिसका उपयोग मैंने पुरानी तस्वीरों को पुनर्स्थापित करने के लिए भी किया है - देखें मेरा लेखन यहाँ अधिक जानकारी के लिए। मैंने नीचे जीएफपीजीएएन से बहाली का एक उदाहरण शामिल किया है ताकि आप समझ सकें कि यह छवियों को कैसे संभालता है।

निष्कर्ष

इस गाइड में, हमने कोडफॉर्मर मॉडल की खोज की, इसके इनपुट और आउटपुट के बारे में सीखा, और प्रदर्शित किया कि एआई-जेनरेट की गई विकृत तस्वीरों को ठीक करने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जाए। हमने इसी तरह के मॉडल खोजने और उनके आउटपुट की तुलना करने के लिए रेप्लिकेट कोडेक्स में खोज और फ़िल्टर सुविधाओं का लाभ उठाने के बारे में भी चर्चा की, जिससे हमें एआई-संचालित छवि वृद्धि और बहाली की दुनिया में अपने क्षितिज को व्यापक बनाने की अनुमति मिली।

मुझे उम्मीद है कि इस गाइड ने आपको एआई की रचनात्मक संभावनाओं का पता लगाने और अपनी कल्पना को जीवंत करने के लिए प्रेरित किया है। पढ़ने के लिए धन्यवाद। प्रतिकृति कोडेक्स के साथ एआई की दुनिया को बढ़ाने और तलाशने वाली खुश छवि!

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