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🌟 Mac版图片无限放大神器AuraSR！

大家好！今天我要为大家推荐一个非常强大的工具——AuraSR。这个工具是从GigaGAN论文中衍生出来的强大上采样模型，拥有6亿参数，并且完全开源。AuraSR不仅能够将图片放大四倍，还能补充每一个细节，甚至可以重复进行放大处理。无论是从演示效果还是实际使用体验来看，AuraSR都表现得相当出色，速度也非常快，非写实内容同样可以处理。

📸 图像处理中的分辨率挑战

在图像处理领域，分辨率不足是一个常见的问题，尤其是在将低分辨率图像放大时更为明显。今天，我将介绍 AuraSR，它基于GigaGAN论文，拥有600M参数，能够将低分辨率图像放大到4倍分辨率，并且可以重复应用。更重要的是，这个模型是完全开源的。

🌟 技术亮点

AuraSR在放大由文本到图像模型生成的图像方面表现出色。与一些有分辨率或放大因子限制的模型不同，AuraSR没有任何这样的限制。

🚀 性能表现

使用生成对抗网络（GANs）生成图像时，可以在单次前向传递生成器网络中完成。与扩散模型需要逐步去噪的迭代过程不同，使用GANs生成和放大图像的速度可以比扩散和自回归模型快几个数量级。例如，AuraSR可以在0.25秒内生成1024px的图像（4倍放大）。

🛠 快速上手指南

开源地址：GitHub – lucidrains/gigagan-pytorch

安装指南

为了简化安装流程，上述工具已经封装成了一个独立的启动包，用户只需简单点击即可运行，无需配置繁琐的Python环境。以下是获取和安装该应用的详细步骤：

下载应用

前往下载页面：https://aifun.fans/335/，点击页面右侧的下载按钮进行下载。

注意：仅支持搭载有 Mac M1/2/3 系列芯片的设备。

安装步骤

1. 从上述链接下载DMG镜像文件，将app文件拖拽到Applications文件夹中。
2. 复制安装完成后，首次启动先不要在启动台打开，在应用程序文件夹右键打开，如下所示，原因参考Mac 安装软件常见问题。
3. 软件会自动在默认浏览器打开操作界面，此时可以开始在浏览器中使用。