Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
用 MegaPotato 模型在静态页面上恢复嘈杂、发软或压缩很重的照片的细节,保持原尺寸或放大 2 倍。已登录 Hugging Face 的用户可免费试用。
Photo Enhancer 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download MegaPotatoAI/Photo-Enhancer --repo-type space --local-dir Photo-Enhancer cd Photo-Enhancer
Photo Enhancer 是一个静态网页,用 MegaPotato 模型清理颗粒多、发软或压缩过的照片。它可以保持原尺寸,也可以放大一倍。它的目标是依据照片里已有的内容来处理,而不是凭空画出新的人脸或文字。模型运行在开发者自己的服务上。
它适合手上有老旧、嘈杂或过度压缩的照片、想把更干净的版本和原图并排看的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 摄影 | 摄影师 | 清理颗粒多或发软的照片 | 处理一张低光下拍的噪点照片 |
| 档案 | 档案管理员 | 改善扫描的历史图片 | 打开取自公共档案的一个示例 |
| 房地产 | 经纪人 | 让压缩过的房源照片更清晰 | 用原尺寸处理一张压缩很重的图片 |
| 软件 | 开发者 | 通过开发者的 REST API 在代码里调用同一个模型 | 阅读 README 里的 API 说明 |
如果你需要离线运行模型,可以跳过它,因为模型权重没有公开。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 清理一张照片 | 摄影师 | 原尺寸或放大 2 倍的恢复版本 |
| 对比前后效果 | 所有人 | 并排的两个视图,支持缩放 |
| 不登录就试用 | 新手 | 任何人都能打开的真实示例结果 |
在线页面需要浏览器,处理你自己的照片还需要 Hugging Face 登录。本地副本只在获取文件时需要 Python。
pip install -U huggingface_hub hf download MegaPotatoAI/Photo-Enhancer --repo-type space --local-dir Photo-Enhancer cd Photo-Enhancer
按顺序使用页面。
你打开其中一个真实示例,一张颗粒很多的老照片。你并排对比处理前后的视图,并放大检查细节。
先打开一个示例。示例不需要登录,能在你花掉每天的一次运行之前,让你看到增强器做了什么。
这个页面是静态 HTML。上传的图片会发到 Cloudflare 上的一个服务,它保管 API 密钥、执行演示限额,并把图片转给开发者的 API。专有模型运行在开发者自己的 GPU 上。README 报告了开发者自己做的、对 18 个放大器的盲测,其中没有一张人脸变成另一个人。它说明这是自己做的评测,而且它的产品是被比较的产品之一。
用 MegaPotato 模型在静态页面上恢复嘈杂、发软或压缩很重的照片的细节,保持原尺寸或放大 2 倍。已登录 Hugging Face 的用户可免费试用。
由 MegaPotatoAI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Photo Enhancer 是一个静态网页,用 MegaPotato 模型清理颗粒多、发软或压缩过的照片。它可以保持原尺寸,也可以放大一倍。它的目标是依据照片里已有的内容来处理,而不是凭空画出新的人脸或文字。模型运行在开发者自己的服务上。
适合谁:它适合手上有老旧、嘈杂或过度压缩的照片、想把更干净的版本和原图并排看的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
摄影 | 摄影师 | 清理颗粒多或发软的照片 | 处理一张低光下拍的噪点照片
档案 | 档案管理员 | 改善扫描的历史图片 | 打开取自公共档案的一个示例
房地产 | 经纪人 | 让压缩过的房源照片更清晰 | 用原尺寸处理一张压缩很重的图片
软件 | 开发者 | 通过开发者的 REST API 在代码里调用同一个模型 | 阅读 README 里的 API 说明
如果你需要离线运行模型,可以跳过它,因为模型权重没有公开。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
清理一张照片 | 摄影师 | 原尺寸或放大 2 倍的恢复版本
对比前后效果 | 所有人 | 并排的两个视图,支持缩放
不登录就试用 | 新手 | 任何人都能打开的真实示例结果
如何设置:在线页面需要浏览器,处理你自己的照片还需要 Hugging Face 登录。本地副本只在获取文件时需要 Python。
pip install -U huggingface_hub
hf download MegaPotatoAI/Photo-Enhancer --repo-type space --local-dir Photo-Enhancer
cd Photo-Enhancer
如何使用:按顺序使用页面。
示例:你打开其中一个真实示例,一张颗粒很多的老照片。你并排对比处理前后的视图,并放大检查细节。
新手与专家:先打开一个示例。示例不需要登录,能在你花掉每天的一次运行之前,让你看到增强器做了什么。
这个页面是静态 HTML。上传的图片会发到 Cloudflare 上的一个服务,它保管 API 密钥、执行演示限额,并把图片转给开发者的 API。专有模型运行在开发者自己的 GPU 上。README 报告了开发者自己做的、对 18 个放大器的盲测,其中没有一张人脸变成另一个人。它说明这是自己做的评测,而且它的产品是被比较的产品之一。
你选择一张照片
Cloudflare 服务检查演示限额
开发者的模型在它的 GPU 上恢复照片
你对比处理前后的效果
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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