Image Upscaler

Image Upscaler

在 Gradio 页面上用 Phips 的一组模型处理图片，模型名称指向 JPEG、H264 和降噪清理。适合想在浏览器里得到更干净、更清晰图片的人。

由 Phips 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。

简介

它是什么：Image Upscaler 是 Phips 做的 Gradio 页面，用图像模型处理图片。它提到六个模型，名称里带有 JPEG、H264 和降噪清理的字样。你可以直接在浏览器里打开，不需要安装任何东西。

适合谁：它适合想改善压缩过或有噪点的图片的人，也适合想看小型图像模型演示怎么搭建的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
摄影 | 摄影师 | 清理压缩过或有噪点的照片 | 上传一张压缩很重的 JPEG
媒体 | 视频剪辑师 | 改善从压缩视频里截取的静帧 | 试一张截帧图
设计 | 设计师 | 整理一张低质量的素材图片 | 上传一张小尺寸的网页图片
软件 | Python 开发者 | 阅读一个紧凑的图像模型 Gradio 演示 | 浏览 app.py

如果你需要控件和文档，可以跳过它，因为来源没有 README 文本。

用在哪里：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，它运行在 ZeroGPU 上
• 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑，需要 Python

使用场景 | 谁用 | 得到什么
清理压缩过的图片 | 摄影师 | 图片的处理后版本
在同一张图上试几个模型 | 研究人员 | 提到的几个模型各自的结果，方便对比
研究这个演示 | 开发者 | 一个只有几个文件的小型 Gradio 应用

如何设置：在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Python 和 requirements.txt 里的包。

• Python 和 pip
• requirements.txt 里的 Python 包
• Windows、macOS 或 Linux

1. 安装 Hugging Face hub 库。
2. 把 Space 的文件下载到名为 Upscaler 的文件夹。
3. 进入该文件夹。
4. 安装 Gradio 4.44.1，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 启动 app.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download Phips/Upscaler --repo-type space --local-dir Upscaler
cd Upscaler
pip install gradio==4.44.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开这个 Space 的页面，或者在本地副本里运行上面最后一条命令，再打开它打印出的地址。给页面一张图片，让它处理。

python app.py

示例：你打开页面，载入仓库自带的示例图片 input_example1.png。页面处理之后，把结果和你给它的原图一起显示出来。

新手与专家：先用仓库里的示例图片，这样你在试自己的文件之前，就能看到页面做了什么。

这个应用用 Gradio 4.44.1 搭建，主文件是 app.py。Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。六个模型的名称都带 1x 前缀，名称的其他部分提到 realplksr、HAT、OmniSR 和 SRFormer。记录里没有 README，所以每个模型具体做什么，需要你自己试用或读代码来确认。

打开页面
给它一张图片
模型在 ZeroGPU 上运行
查看结果

注意事项：

• 硬件：Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。
• 空缺：来源没有 README，所以这里没有描述模型的作用和限制。
• License：apache-2。
• Cost to run：未提及。
• Data it reaches：你给它的图片。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：430
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/Phips/Upscaler
• 文件：https://huggingface.co/spaces/Phips/Upscaler/tree/main

试用

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。