Super-Resolution Toolbox

项目描述

Super-Resolution Toolbox 是一个基于 Electron 和深度学习的超分辨率图像处理工具，集成了多个深度学习模型，可用于图像分辨率增强和质量提升。

功能特点

1. 多模型支持

   • 支持通过配置文件加载不同的超分模型（如 EDSR、ATD 等）。
   • 模型可通过动态注册使用，无需修改代码。

2. 用户友好界面

   • 基于 Electron 实现跨平台桌面应用。
   • 简单易用的图形化操作界面（GUI）。

3. 高可定制性

   • 支持用户上传自定义架构、模型权重和配置文件。
   • 提供简单直观的配置保存和管理功能。

4. 自动化处理

   • 可将低分辨率图像通过超分模型转换为高质量的高分辨率图像。
   • 自动保存输出结果，方便后续使用。

5. 本地运行

   • 无需依赖外部 Python 环境，内置虚拟环境支持运行深度学习模型。
   • 确保运行时稳定性和性能。

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技术栈

• 前端：Electron
• 后端：Node.js
• 深度学习框架：PyTorch
• 语言：JavaScript / Python
• 配置管理：YAML

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使用方法

1. 克隆代码仓库

git clone https://github.com/<your-username>/super-resolution-toolbox.git
cd super-resolution-toolbox