KawaiiSR 是一款融合了高性能推理与现代化 UI 的 AI 超分辨率工具。
| 原始 | 放大后 |
|---|---|
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- 全流程代码:包含从
sr-datagen数据集构建,到KawaiiSR-model模型训练的完整管线,确保模型针对特定场景的最优表现。 - 先进的模型架构:核心算法基于 CVPR 2023 HAT (Hybrid Attention Transformer) 改进,针对动漫线条边缘与色彩还原进行了专项优化。
- 混合损失函数策略:结合像素损失、动漫特化感知和对抗损失,有效平衡细节恢复与噪点去除。
- 极致的 Native 性能:客户端采用 Rust + Tauri 构建,结合 ONNX Runtime 与 DirectML 硬件加速,实现轻量级与高性能的完美结合。
以下是软件当前支持的业务功能及未来规划,有 Issue 才有动力更新喵✨
| 图标 | 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 🎭 | KawaiiSR 模型 | ✅ 已实装 | 专为二次元图像优化 |
| 🧩 | 切片拼合 (Tiling) 算法 | ✅ 已实装 | 降低显存占用,支持大图处理 |
| 🎛️ | 高级切块参数配置 | ✅ 已实装 | 自定义 Overlap 与 Border (Padding) |
| 📽️ | 视频超分辨率 | 📅 计划中 | 支持 MP4/MKV 等格式 |
| 🎞️ | GIF 动图支持 | 📅 计划中 | 动态表情包超分 |
| 图标 | 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⚡ | DirectML 硬件加速 | ✅ 已实装 | 广泛支持各类 GPU |
| 📦 | 多模型热加载 | ✅ 已实装 | 运行时无缝切换模型 |
| 🚀 | CUDA/TensorRT 适配 | 📅 计划中 | N 卡极致性能优化 |
| 📊 | 质量评测工具 | 📅 计划中 | 内置 PSNR/SSIM 指标计算 |
| 🌐 | HTTP 服务端支持 | 📅 计划中 | 提供基于 HTTP 的 API 服务 |
| 图标 | 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 📂 | 批量文件夹处理 | ✅ 已实装 | 自动识别并批量导入目录下所有图片 |
| 💾 | 全自动输出保存 | ✅ 已实装 | 任务完成后自动保存至指定目录 |
| 📋 | 多任务并发管理 | ✅ 已实装 | 支持任务实时排队、进度展示与取消 |
| 图标 | 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 🌈 | 现代化 Vue 3 GUI | ✅ 已实装 | 流畅的交互体验与 Naive UI 设计 |
| 🔍 | 交互式图像对比 | ✅ 已实装 | 滑动对比、同步缩放平移预览 |
| 🌐 | 多语言 (i18n) 支持 | 📅 计划中 | 多语言翻译工作 |
| 🔌 | 滤镜插件系统 | 📅 计划中 | 支持自定义图像后处理 |
| 图标 | 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 🛠️ | SR-Datagen 工具 | ✅ 已实装 | 工业级数据集生成与退化管道 |
| 🏋️ | 训练框架集成 | ✅ 已实装 | 基于 HAT 的改进架构与混合损失 |
| 📉 | ONNX 模型优化 | ✅ 已实装 | 极简化模型导出与端到端部署 |
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如果您希望参与开发或自行编译,请参考我们的贡献指南: 👉 Contributing Guide
💡 欲了解完整的功能规划或反馈 Bug,请查看 Open Issues。
本项目根据 Apache 2.0 许可证分发。有关详细信息,请参阅 LICENSE.txt。
感谢以下杰出的开源项目与研究工作,为本项目提供了坚实的基础:
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