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Aletheia-Lens v1.1.0（CPU / CUDA12 双版本）

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@github-actions github-actions released this 11 Jul 08:39
v1.1.0
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这是可直接运行的完整程序版本，已经包含运行所需的 ONNX 模型。普通用户只需下载下面其中一个压缩包，不需要再单独下载 models-v1。

下载哪个版本

  • Aletheia-Lens_v1.1.0_cpu.7z：CPU 版本，无需 NVIDIA 显卡或 CUDA，压缩包约 358 MiB。
  • Aletheia-Lens_v1.1.0_cuda12.7z：CUDA12 版本，适合支持 CUDA 12 的 NVIDIA 显卡与驱动，压缩包约 1.48 GiB。包内已包含 CUDA / cuDNN 用户态运行库，不需要另外安装完整 CUDA Toolkit，但仍需要可用的 NVIDIA 显卡驱动。

CUDA12 版本中，Mask R-CNN 与 ESRGAN 会优先使用 CUDA；DeepCreamPy 的 bar.onnx、mosaic.onnx 固定使用 CPU。CUDA 不可用时建议直接使用 CPU 版本。

使用方法

  1. 下载适合自己的 .7z 压缩包。
  2. 将压缩包完整解压到普通文件夹，不要直接在压缩软件内运行。
  3. 双击解压目录中的 Aletheia-Lens.exe。

两个完整包都已经包含模型，程序内的模型位于：

Aletheia-Lens/
└─ _internal/
   └─ models/
      ├─ deepcreampy/
      │  ├─ bar.onnx
      │  └─ mosaic.onnx
      ├─ mrcnn/
      │  └─ weights.onnx
      └─ esrgan/
         ├─ 4x-Fatal-Pixels.onnx
         └─ 4x-Fatal-Pixels.onnx.data

使用完整压缩包时请不要移动、重命名或单独替换 _internal/models 中的文件。

从源码运行时的模型位置

只有从源码运行或维护自动构建时，才需要前往 models-v1 下载大型模型，并保持文件名不变：

  • weights.onnx → models/mrcnn/weights.onnx
  • 4x-Fatal-Pixels.onnx → models/esrgan/4x-Fatal-Pixels.onnx
  • 4x-Fatal-Pixels.onnx.data → models/esrgan/4x-Fatal-Pixels.onnx.data
  • model-assets.sha256 → .github/model-assets.sha256（用于完整性校验，单纯运行源码时不是必需文件）

4x-Fatal-Pixels.onnx 与 4x-Fatal-Pixels.onnx.data 必须放在同一目录。DeepCreamPy 的两个模型已包含在源码仓库中，无需另行下载。

v1.1.0 更新内容

  • 将 Mask R-CNN、ESRGAN 与 DeepCreamPy 推理链迁移到 ONNX Runtime，大幅缩减项目与发布包体积。
  • 提供 CPU 与 CUDA12 两套独立完整包。
  • 新增 ZIP、7z、RAR 压缩包输入，以及安全解压、路径碰撞和异常归档检查。
  • 新增打包程序冒烟测试、模型哈希校验、CUDA DLL 校验和 GitHub Actions 自动发布。
  • 修复 GitHub Actions 中文输出编码与 Windows runner 路径规范化问题。

文件校验

  • CPU：SHA256 015c45aaa58fcdb50ad962ef8916cca0dc0ef6a0dc41562dcf4e7a3167713912
  • CUDA12：SHA256 26e4d1566acf737cf650fe8b8fa0fc9d69173bff492a9a8dc94dfff846d4ab83
Assets 4
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