ESRGAN
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Hong Kong, China, Singapore
- Veröffentlicht
- 1 September 2018
- Autoren
- Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Chen Change Loy, Yu Qiao, Xiaoou Tang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Image generation
- Aufgabe
- Image super-resolution
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 4,625
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
ESRGAN wurde veröffentlicht von Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University, im Land aufgezeichnet als Hong Kong, während September 2018. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image super-resolution.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
ESRGAN — Häufige Fragen
ESRGAN— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
ESRGAN— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
ESRGAN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University, basiert auf Hong Kong, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
ESRGAN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ESRGAN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image super-resolution. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
ESRGAN— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
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