2025 में सबसे तेज़ ESRGAN अपस्केलिंग मॉडल गुणवत्ता परिणामों के साथ

आपको गुणवत्ता का त्याग किए बिना तेज़ छवि अपस्केलिंग की आवश्यकता है। एआई अपस्केलिंग परिदृश्य उत्कृष्ट प्रदर्शन का दावा करने वाले दर्जनों मॉडल प्रदान करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया की गति परीक्षा से पता चलता है कि कौन से मॉडल वास्तव में वितरित करते हैं। Real-ESRGAN 6 सेकंड में छवियों को संसाधित करता है 9.2 में से 10 गुणवत्ता के साथ, जबकि नई PMRF तकनीक 2x अपस्केलिंग को केवल 1.29 सेकंड में केवल 3.3GB VRAM का उपयोग करके प्राप्त करती है।

त्वरित उत्तर: Real-ESRGAN सामान्य उपयोग के लिए गति-से-गुणवत्ता संतुलन प्रदान करता है 6 सेकंड प्रति छवि के साथ उत्कृष्ट विस्तार संरक्षण के साथ। PMRF 2x स्केलिंग के लिए 1.29 सेकंड में सबसे तेज़ अपस्केलिंग प्रदान करता है। SwinIR 12 सेकंड में अधिकतम गुणवत्ता वितरित करता है जब विवरण पूर्णता की तुलना में गति कम महत्वपूर्ण होती है।

आप छवि अपस्केलिंग को पूरा करने के लिए मिनट प्रतीक्षा कर रहे हैं। उत्पन्न छवियों का प्रत्येक बैच ग्राहकों को वितरण से पहले सुधार की आवश्यकता होती है। उत्पादन समय सीमा आसन्न है जबकि आपका जीपीयू सैकड़ों छवियों को सरपट गति से संसाधित करता है। आपने विभिन्न अपस्केलिंग मॉडल आजमाए हैं लेकिन यह निर्धारित नहीं कर सकते कि कौन सा वास्तव में गति को स्वीकार्य गुणवत्ता के साथ जोड़ता है।

व्यावसायिक वर्कफ़्लो को गति और दृश्य निष्ठा दोनों की आवश्यकता होती है। गलत अपस्केलिंग मॉडल चुनना समय और पैसा खर्च करता है। बहुत धीमा मतलब छूटी समय सीमा। बहुत तेज़ खराब गुणवत्ता मतलब काम दोबारा करना। सही मॉडल चयन आपकी अपस्केलिंग पाइपलाइन को बाधा से प्रतिस्पर्धी लाभ में बदल देता है। जबकि Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म कॉन्फ़िगरेशन जटिलता के बिना अनुकूलित अपस्केलिंग बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं, मॉडल प्रदर्शन को समझना आपको सूचित तकनीकी निर्णय लेने में सहायता करता है।

अपस्केलिंग मॉडल चयन आपके वर्कफ़्लो को क्यों प्रभावित करता है?

प्रदर्शन मेट्रिक्स में गोता लगाने से पहले, समझना कि विभिन्न मॉडल अलग तरीके से क्यों प्रदर्शन करते हैं, आपको बेंचमार्क की सही व्याख्या करने और अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं से मेल खाने वाले मॉडल चुनने में सहायता करता है।

ESRGAN आर्किटेक्चर का विकास

ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) आधुनिक एआई अपस्केलिंग की नींव के रूप में उभरा। Xintao Wang और सहकर्मियों द्वारा प्रकाशित शोध के अनुसार, मूल ESRGAN आर्किटेक्चर गुणवत्ता को गति पर प्राथमिकता दी, फोटोरियलिस्टिक विवरण उत्पन्न करने के लिए जटिल विरोधी प्रशिक्षण का उपयोग करके।

Real-ESRGAN ESRGAN में सुधार किया गया कृत्रिम प्रशिक्षण डेटा के बजाय वास्तविक दुनिया की छवियों के लिए आर्किटेक्चर को अनुकूलित करके। यह पारी ने नुकसान गुणवत्ता बनाए रखते हुए व्यावहारिक प्रदर्शन को नाटकीय रूप से सुधार दिया। मॉडल संपीड़न कलाकृतियों, शोर और धुंध को संभालता है जो वास्तविक फोटो को परेशान करते हैं बजाय केवल स्वच्छ परीक्षण छवियों के।

ESRGAN विकास समयरेखा:

प्रत्येक पीढ़ी आर्किटेक्चर परिशोधन लाई जिसने गति या गुणवत्ता में सुधार किया। आधुनिक रूप चेहरे, बनावट या एनिमे कला शैली जैसे विशिष्ट उपयोग केस के लिए विशेषज्ञता करते हैं।

गति बनाम गुणवत्ता व्यापार-नापस्ता को समझना

अपस्केलिंग गति तीन वास्तु कारकों पर निर्भर करती है। नेटवर्क गहराई यह निर्धारित करती है कि कितनी परतें प्रत्येक छवि को प्रक्रिया करती हैं। ध्यान तंत्र नियंत्रण करता है कि मॉडल महत्वपूर्ण विवरणों पर कैसे ध्यान केंद्रित करता है। प्रशिक्षण पद्धति अभिसरण गुणवत्ता और अनुमान गति को प्रभावित करती है।

गति निर्धारक:

• नेटवर्क जटिलता - अधिक पैरामीटर का मतलब बेहतर गुणवत्ता लेकिन धीमी प्रसंस्करण
• ध्यान तंत्र - Self-attention गुणवत्ता में सुधार करता है लेकिन कम्प्यूट समय बढ़ाता है
• छवि संकल्प - 4x अपस्केलिंग के लिए 2x की तुलना में अनंत अधिक काम की आवश्यकता होती है
• बैच प्रसंस्करण - क्रमिक बनाम समानांतर प्रसंस्करण नाटकीय रूप से थ्रूपुट को प्रभावित करता है
• हार्डवेयर अनुकूलन - TensorRT और मॉडल परिमाण गति को चौगुना कर सकता है

गुणवत्ता मूल्यांकन PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) जैसी उद्देश्य मेट्रिक्स और व्यक्तिपरक मानव मूल्यांकन दोनों की आवश्यकता है। Technion Institute के शोध के अनुसार, व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए अनुभूत गुणवत्ता अक्सर गणितीय सटीकता से अधिक महत्वपूर्ण होती है।

कोई मॉडल हर मीट्रिक जीत नहीं। Real-ESRGAN गति और गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है। PMRF अत्यधिक गति को प्राथमिकता देता है। SwinIR प्रसंस्करण समय की कीमत पर विस्तार को अधिकतम करता है। इन व्यापार-नापस्ताओं को समझना आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए उचित मॉडल चयन के लिए मार्गदर्शन करता है। सामान्य ComfyUI अनुकूलन के लिए अपस्केलिंग से परे, सिद्ध गति सुधार तकनीकें खोजें।

प्रमुख अपस्केलिंग मॉडल के लिए गति बेंचमार्क क्या हैं?

वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन परीक्षा से पता चलता है कि कौन से मॉडल वास्तव में गति वादों को विपणन दावों के मुकाबले वितरित करते हैं।

Real-ESRGAN प्रदर्शन विश्लेषण

Real-ESRGAN व्यावसायिक अपस्केलिंग पाइपलाइन के कार्यकर्ता के रूप में उभरा। इसका गति और गुणवत्ता का संयोजन इसे उत्पादन पर्यावरण के लिए डिफ़ॉल्ट पसंद बनाता है।

Real-ESRGAN गति मेट्रिक्स:

Real-ESRGAN_x4plus सर्वश्रेष्ठ सामान्य-उद्देश्य प्रदर्शन प्रदान करता है। 512x512 को 2048x2048 में प्रसंस्करण उच्च-अंत हार्डवेयर पर लगभग 6 सेकंड लेता है। यह स्वचालित बैच प्रसंस्करण में प्रति मिनट 10 छवि या प्रति घंटा 600 छवि में अनुवाद करता है।

एनिमे रूप चित्रित सामग्री और हाथ से तैयार कला के लिए अनुकूल करता है। यह फोटोरियलिस्टिक बनावट पीढ़ी को समाप्त करके थोड़ा तेज़ प्रक्रिया करता है जो एनिमे-शैली कल्पना के लिए अनावश्यक है। संस्करण 3 मामूली आर्किटेक्चर परिशोधन का परिचय देता है जो गुणवत्ता नुकसान के बिना गति में 3-5 प्रतिशत सुधार करता है।

बैच प्रसंस्करण प्रदर्शन:

एकल छवि प्रसंस्करण मॉडल लोडिंग और जीपीयू वार्मअप से ओवरहेड शामिल है। बैच प्रसंस्करण इस ओवरहेड को कई छवियों में परिशोधित करता है।

• एकल छवि: 6.1 सेकंड कुल
• 10 छवि बैच: 42 सेकंड कुल (4.2 सेकंड प्रति छवि)
• 100 छवि बैच: 390 सेकंड कुल (3.9 सेकंड प्रति छवि)
• 1000 छवि बैच: 3,720 सेकंड कुल (3.72 सेकंड प्रति छवि)

सैकड़ों या हज़ारों छवियों को संसाधित करने वाली उत्पादन पाइपलाइन बैच अनुकूलन से बहुत लाभान्वित होती है। Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म इन बैच अनुकूलन को स्वचालित रूप से लाभ उठाते हैं, मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन के बिना लगातार तेज़ प्रदर्शन वितरित करते हैं।

PMRF क्रांतिकारी गति प्रदर्शन

PMRF (Posterior-Mean Rectified Flow) अपस्केलिंग तकनीक में एक प्रतिमान पारी का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक GAN आर्किटेक्चर का उपयोग करने के बजाय, PMRF प्रवाह-आधारित मॉडल नियोजित करता है जो नाटकीय रूप से तेज़ अनुमान प्राप्त करते हैं।

PMRF गति बेंचमार्क:

PMRF 2x अपस्केलिंग को केवल 1.29 सेकंड में प्राप्त करता है, जो 2x स्केलिंग के लिए Real-ESRGAN की तुलना में 2.5x तेज़ है। तकनीक असाधारण गति के लिए कुछ गुणवत्ता का व्यापार करती है। 8.7 में से 10 गुणवत्ता पर, PMRF अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए उत्कृष्ट परिणाम उत्पन्न करता है जहां 2x स्केलिंग पर्याप्त है।

कम VRAM आवश्यकता (3.3GB) PMRF को बजट GPU पर चलाने में सक्षम बनाती है जो अन्य अपस्केलिंग मॉडल के साथ संघर्ष करते हैं। RTX 3060 और AMD RX 6700 XT PMRF को आराम से संभालते हैं। ICLR 2025 से शोध के अनुसार, PMRF इस प्रदर्शन को सुधारे हुए प्रवाह सूत्रीकरण के माध्यम से प्राप्त करता है जो कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करता है।

PMRF सीमाएं:

वर्तमान में PMRF केवल 2x अपस्केलिंग का समर्थन करता है। 4x परिणामों के लिए, आपको PMRF को दो बार क्रमिक रूप से चलाना चाहिए (2x फिर 2x फिर)। यह कुल लगभग 2.58 सेकंड लेता है, एकल-पास 4x विधियों की तुलना में अभी भी तेज़ लेकिन दोहरी प्रसंस्करण से संभावित गुणवत्ता गिरावट के साथ।

PMRF आधुनिक छवियों पर सर्वश्रेष्ठ कार्य करता है जिनमें मध्यम विवरण होते हैं। बेहद शोर भरी या भारी रूप से संपीड़ित इनपुट कभी-कभी कलाकृतियां उत्पन्न करती हैं। Real-ESRGAN चुनौतीपूर्ण इनपुट को अधिक विश्वसनीय तरीके से संभालता है।

SwinIR अधिकतम गुणवत्ता प्रदर्शन

SwinIR (Swin Transformer for Image Restoration) Transformer आर्किटेक्चर का उपयोग करके गति पर गुणवत्ता को प्राथमिकता देता है। Microsoft Research के अनुसार, SwinIR कई बहाली कार्यों में अत्याधुनिक गुणवत्ता मेट्रिक्स प्राप्त करता है।

SwinIR गति मेट्रिक्स:

SwinIR-M (मध्यम) SwinIR परिवार के भीतर सर्वश्रेष्ठ संतुलन प्रदान करता है। 4x अपस्केलिंग के लिए 12.3 सेकंड पर, यह Real-ESRGAN की तुलना में लगभग दो गुना धीरे प्रसंस्करण करता है लेकिन ध्यान देने योग्य बेहतर विवरण पुनर्निर्माण उत्पादन करता है।

गुणवत्ता में अंतर जटिल बनावटों में स्पष्ट हो जाता है। चेहरे के बाल, कपड़े के बुने हुए कपड़े, और वास्तुकला विवरण SwinIR के साथ बेहतर संरक्षण दिखाते हैं। ऐसी परियोजनाओं के लिए जहां दृश्य गुणवत्ता प्रसंस्करण समय को न्यायसंगत करती है, SwinIR व्यावसायिक परिणाम वितरित करता है।

SwinIR कब समझदारी है:

• सूक्ष्म कला पुनरुत्पादन जिसके लिए अधिकतम निष्ठा की आवश्यकता है
• प्रिंट प्रकाशन के लिए वाणिज्यिक फोटोग्राफी
• ऐतिहासिक छवियों का संग्रहीय पुनर्स्थापन
• छोटे बैच प्रसंस्करण जहां समय गुणवत्ता से कम महत्वपूर्ण है
• परीक्षण के बाद अंतिम आउटपुट पीढ़ी तेज़ मॉडल के साथ

बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण SwinIR को अव्यावहारिक बनाता है। 1000 छवियों को संसाधित करना SwinIR के साथ 3.4 घंटे लेता है बनाम Real-ESRGAN के साथ 1 घंटा। उन परियोजनाओं के लिए हाइब्रिड वर्कफ़्लो पर विचार करें जो परीक्षण के लिए Real-ESRGAN का उपयोग करते हैं और चयनित छवियों के अंतिम आउटपुट उत्पादन के लिए SwinIR।

विरासत ESRGAN और विशेषीकृत रूप

मूल ESRGAN और समुदाय-प्रशिक्षित रूप अभी भी नई मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने के बाद भी विशिष्ट परिदृश्यों में उपयोग पाते हैं।

विशेषीकृत मॉडल प्रदर्शन:

4x-UltraSharp पाठ और कड़ी किनारों को संरक्षित करने में उत्कृष्ट है जो अन्य मॉडल धुंधलेपन करते हैं। UI तत्वों के साथ स्क्रीनशॉट को अपस्केल करने या तकनीकी आरेख के लिए, UltraSharp सामान्य-उद्देश्य मॉडल की तुलना में पठनीयता को बेहतर तरीके से बनाए रखता है।

Foolhardy Remacri यथार्थवादी बनावटें जोड़ता है और रचनात्मक रूप से विवरण पीढ़ी को संभालता है। यह विशेष रूप से गेम संपत्ति उत्पादन के लिए अच्छी तरह से काम करता है जहां कलात्मक लाइसेंस परिणामों को बढ़ाता है सख्त फोटोरियलिज्म के बजाय।

आप ComfyUI में तेज़ अपस्केलिंग मॉडल को कैसे एकीकृत करते हैं?

ComfyUI मॉडल लोडिंग और वर्कफ़्लो रचना के माध्यम से लचीले अपस्केलिंग एकीकरण प्रदान करता है। उचित कॉन्फ़िगरेशन प्रदर्शन को अधिकतम करता है।

ComfyUI में अपस्केलिंग मॉडल स्थापित करना

ComfyUI आपकी स्थापना के भीतर models/upscale_models निर्देशिका में अपस्केलिंग मॉडल संग्रहीत करता है। आधिकारिक स्रोतों से मॉडल डाउनलोड करें और स्वचालित पहचान के लिए उन्हें सही तरीके से रखें।

स्थापना प्रक्रिया:

अपनी ComfyUI मॉडल निर्देशिका में नेविगेट करें:

cd ~/ComfyUI/models/upscale_models

Real-ESRGAN x4plus मॉडल डाउनलोड करें:

wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth

आवश्यकतानुसार अतिरिक्त मॉडल डाउनलोड करें:

wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth

ComfyUI स्टार्टअप पर इस निर्देशिका में मॉडल को स्वचालित रूप से पहचानता है। नई मॉडल जोड़ने के बाद ComfyUI को पुनः शुरू करें। ComfyUI दस्तावेज़ के अनुसार, मॉडल पहचान आरंभीकरण के दौरान होती है और पुनरारंभ के बिना ताज़ा नहीं हो सकती है।

PMRF एकीकरण के लिए, ComfyUI PMRF नोड स्थापित करें:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes

git clone https://github.com/city96/ComfyUI-PMRF.git

cd ComfyUI-PMRF

pip install -r requirements.txt

PMRF नोड अत्याधुनिक तेज़ अपस्केलिंग वर्कफ़्लो को सक्षम करता है। PMRF मॉडल वजन को अलग से डाउनलोड करें और नोड रिपॉजिटरी द्वारा निर्दिष्ट निर्देशिका में रखें।

बुनियादी अपस्केलिंग वर्कफ़्लो कॉन्फ़िगरेशन

मॉडल प्रदर्शन को परीक्षण करने और आधारभूत प्रसंस्करण समय स्थापित करने के लिए एक सरल अपस्केलिंग वर्कफ़्लो बनाएं।

आवश्यक वर्कफ़्लो नोड्स:

1. लोड छवि - अपस्केलिंग के लिए स्रोत छवियों को आयात करता है
2. अपस्केल छवि (मॉडल का उपयोग करके) - चयनित अपस्केलिंग मॉडल लागू करता है
3. छवि सहेजें - डिस्क को परिणाम निर्यात करता है

नोड्स को क्रम में कनेक्ट करें। अपस्केल छवि नोड में ड्रॉपडाउन से अपनी अपस्केलिंग मॉडल चुनें। उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए, बैच प्रसंस्करण क्षमता जोड़ें।

अनुकूलित बैच प्रसंस्करण:

एकल छवि लोडिंग के बजाय लोड छवियां (बैच) नोड जोड़ें। यह नोड पूरी निर्देशिका को स्वचालित रूप से संसाधित करता है। आउटपुट नामकरण को संगठन संरक्षित करने के लिए कॉन्फ़िगर करें:

• फाइलनाम को क्रमिक संख्या के लिए "छवि संख्या जोड़ें" सक्षम करें
• अपस्केल किए गए परिणामों के लिए अलग निर्देशिका के लिए आउटपुट पथ सेट करें
• संगठन बनाए रखने के लिए "इनपुट के समान" निर्देशिका संरचना का उपयोग करें

GPU उपयोग को अधिकतम करने के लिए कई बैच को कतार में डालें। ComfyUI कतारबद्ध वस्तुओं को क्रमिक रूप से संसाधित करता है, मैनुअल हस्तक्षेप के बिना आपका GPU व्यस्त रखता है।

उन्नत बहु-चरण अपस्केलिंग वर्कफ़्लो

उच्च संकल्प आउटपुट एकल बड़े पैमाने पर कूद के बजाय बहु-चरण अपस्केलिंग से लाभान्वित होते हैं। यह दृष्टिकोण गुणवत्ता में सुधार करता है और VRAM को अधिक प्रभावी तरीके से प्रबंधित करता है।

दो-चरण 8x अपस्केलिंग:

चरण 1: Real-ESRGAN 4x (512x512 को 2048x2048 में)

चरण 2: Real-ESRGAN 2x (2048x2048 को 4096x4096 में)

कुल समय लगभग 9 सेकंड है (6 सेकंड + 3 सेकंड) लेकिन सिद्धांत में 8x को एकल पास में प्रयास करने की तुलना में बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है। मध्यवर्ती 2048x2048 चरण अंतिम स्केलिंग से पहले गुणवत्ता परिशोधन की अनुमति देता है।

हाइब्रिड गुणवत्ता वर्कफ़्लो:

चरण 1: PMRF 2x गति के लिए (512x512 को 1024x1024 में) - 1.3 सेकंड

चरण 2: SwinIR 2x गुणवत्ता के लिए (1024x1024 को 2048x2048 में) - 6.8 सेकंड

कुल 8.1 सेकंड पूर्ण SwinIR 4x प्रसंस्करण की तुलना में तेज़ लगभग-SwinIR गुणवत्ता उत्पन्न करता है। PMRF प्रारंभिक दोहरीकरण को तेज़ी से संभालता है, फिर SwinIR छोटे 2x कूद में विवरण को परिष्कृत करता है।

ComfyUI का नोड-आधारित वर्कफ़्लो इन बहु-चरण दृष्टिकोणों को कॉन्फ़िगर और संशोधित करना सरल बनाता है। विभिन्न संयोजनों के साथ प्रयोग करें ताकि आप अपनी विशिष्ट सामग्री प्रकार के लिए इष्टतम गति-गुणवत्ता संतुलन खोज सकें। जबकि यह लचीलापन शक्ति प्रदान करता है, Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म आपकी सामग्री विशेषताओं के आधार पर इन बहु-चरण वर्कफ़्लो को स्वचालित रूप से अनुकूलित करते हैं।

अधिकतम गति के लिए TensorRT त्वरण

TensorRT अनुकूलन PyTorch मॉडल को अत्यधिक अनुकूलित अनुमान इंजन में परिवर्तित करता है। NVIDIA दस्तावेज़ के अनुसार, TensorRT दृष्टि मॉडल के लिए अनुमान गति में 2-4x में सुधार कर सकता है।

ComfyUI TensorRT अपस्केलर नोड स्थापित करें:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes

git clone https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Upscaler-Tensorrt.git

cd ComfyUI-Upscaler-Tensorrt

pip install -r requirements.txt

TensorRT का उपयोग करने से पहले मॉडल रूपांतरण की आवश्यकता होती है। यह एकबारी प्रक्रिया 10-30 मिनट लेती है लेकिन स्थायी गति सुधार प्रदान करती है।

TensorRT प्रदर्शन लाभ:

TensorRT अनुकूलन विशेष रूप से उच्च-मात्रा उत्पादन वर्कफ़्लो को लाभान्वित करता है। 1000 छवि प्रसंस्करण 1 घंटा से 27 मिनट तक गिर जाता है। स्टूडियो प्रतिदिन हज़ारों छवियों को संसाधित करने के लिए, TensorRT रूपांतरण तुरंत लाभांश देता है।

किन उपयोग केस विभिन्न अपस्केलिंग मॉडल के अनुकूल हैं?

मॉडल को उपयोग केस के लिए मिलान करना दक्षता को अधिकतम करता है और परिणाम गुणवत्ता को सुधारता है। कोई भी एकल मॉडल हर परिदृश्य को इष्टतम रूप से संभालता है।

सामान्य उत्पादन कार्य के लिए Real-ESRGAN

Real-ESRGAN अधिकांश वाणिज्यिक और शौक़ीन अनुप्रयोगों के लिए विश्वसनीय कार्यकर्ता के रूप में काम करता है। इसका गति-गुणवत्ता संतुलन यह वैकल्पिक पसंद बनाता है जब तक कि विशिष्ट आवश्यकताएं विकल्प की मांग न करें।

आदर्श Real-ESRGAN अनुप्रयोग:

• ई-कॉमर्स उत्पाद फोटोग्राफी संवर्धन
• सामाजिक मीडिया सामग्री तैयारी
• डिजिटल कला पोर्टफोलियो प्रस्तुति
• वेब डिजाइन संपत्ति निर्माण
• प्रिंट-ऑन-डिमांड माल तैयारी
• स्टॉक फोटोग्राफी अपस्केलिंग
• स्वचालित सामग्री पीढ़ी पाइपलाइन

Real-ESRGAN विविध सामग्री प्रकारों को विश्वसनीय रूप से संभालता है। फोटोग्राफिक छवियां, डिजिटल चित्र, मिश्रित मीडिया, और प्रदान किए गए 3D ग्राफिक्स सभी अच्छी तरह से संसाधित करते हैं। मॉडल मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता वाली अप्रत्याशित कलाकृतियों या विफलताओं का शायद ही कभी उत्पादन करता है।

महीने में सैकड़ों या हज़ारों छवियों को संसाधित करने वाले वर्कफ़्लो के लिए, Real-ESRGAN उत्पादन परिनियोजन के लिए आवश्यक विश्वसनीयता प्रदान करता है। इसे अन्य मॉडल को विशिष्ट लाभों के माध्यम से उचित होना चाहिए इसके खिलाफ आधारभूत के रूप में विचार करें।

उच्च-मात्रा तेज़ प्रसंस्करण के लिए PMRF

PMRF उन परिदृश्यों में उत्कृष्ट है जहां प्रसंस्करण गति व्यावसायिक व्यवहार्यता निर्धारित करती है। समाचार संगठन, सामग्री एकीकारक, और उच्च-मात्रा प्रकाशन प्लेटफॉर्म PMRF की अत्यधिक गति से लाभान्वित होते हैं।

PMRF इष्टतम उपयोग केस:

• वेब प्रकाशन के लिए समाचार लेख छवि संवर्धन
• रीयल-टाइम सामग्री संयम प्रणालियां
• सामाजिक मीडिया पोस्टिंग स्वचालन
• बड़े छवि पुस्तकालय के लिए पूर्वावलोकन पीढ़ी
• मोबाइल ऐप छवि प्रसंस्करण
• सीमित कम्प्यूट के साथ किनारे उपकरण परिनियोजन
• लागत-संवेदनशील क्लाउड प्रसंस्करण GPU घंटों को कम करना

3.3GB VRAM आवश्यकता बजट हार्डवेयर पर या सीमित संसाधनों वाले सर्वरहीन कार्यों पर परिनियोजन को सक्षम बनाती है। एक RTX 3060 PMRF को आराम से संभालता है जबकि SwinIR या बड़े बैच Real-ESRGAN प्रसंस्करण के साथ संघर्ष करता है।

PMRF वर्तमान में केवल नेटिव रूप से 2x अपस्केलिंग का समर्थन करता है। 4x परिणामों की आवश्यकता वाली अनुप्रयोग को PMRF को दो बार चलाना या वैकल्पिक मॉडल का उपयोग करना चाहिए। 8.7 में से 10 गुणवत्ता अधिकांश वेब प्रकाशन और डिजिटल प्रदर्शन अनुप्रयोगों को संतुष्ट करती है जहां पूर्ण निष्ठा स्वीकार्य गुणवत्ता से कम महत्वपूर्ण है।

प्रीमियम गुणवत्ता आवश्यकताओं के लिए SwinIR

SwinIR गुणवत्ता निर्धारण परियोजना सफलता को न्यायसंगत करता है जब धीमी प्रसंस्करण होती है। सूक्ष्म कला, वाणिज्यिक फोटोग्राफी, और संग्रहीय कार्य SwinIR के उत्कृष्ट विवरण पुनर्निर्माण से लाभान्वित होते हैं।

SwinIR प्रीमियम अनुप्रयोग:

• संग्रहीय डिजिटलीकरण परियोजनाएं
• प्रिंट प्रकाशन के लिए अधिकतम निष्ठा की आवश्यकता होती है
• सूक्ष्म कला पुनरुत्पादन और गैलरी प्रिंट
• फोटोग्राफिक प्रतियोगिता प्रविष्टियां
• भुगतान करने वाले ग्राहकों के लिए व्यावसायिक चित्र संवर्धन
• वास्तुकला दृश्य अंतिम प्रदर्शन करता है
• नैदानिक उपयोग के लिए चिकित्सा इमेजिंग संवर्धन

SwinIR और Real-ESRGAN के बीच गुणवत्ता का अंतर बड़े प्रदर्शन आकारों पर या महत्वपूर्ण निरीक्षण में स्पष्ट हो जाता है। 24x36 इंच प्रिंट के लिए निकट दूरी पर देखा जाता है, SwinIR का उत्कृष्ट बनावट संरक्षण और विवरण पुनर्निर्माण प्रसंस्करण समय निवेश को न्यायसंगत करता है।

उन वर्कफ़्लो पर विचार करें जो परीक्षण के लिए Real-ESRGAN का उपयोग करते हैं, फिर अंतिम निर्वाचित छवियों को SwinIR के साथ पुनः प्रक्रिया करते हैं। यह दृष्टिकोण रचनात्मक कार्य के दौरान तेज़ पुनरावृत्ति के साथ अंतिम वितरण के लिए गुणवत्ता अधिकतमकरण को संतुलित करता है।

सूक्ष्म अनुप्रयोगों के लिए विशेषीकृत मॉडल

डोमेन-विशिष्ट मॉडल विशेष सामग्री प्रकारों के लिए प्रशिक्षित उनके विशेषता में सामान्य-उद्देश्य मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

चित्रित सामग्री के लिए AnimeSharp:

जापानी एनीमेशन, मंगा, कॉमिक पुस्तकें, और डिजिटल चित्र AnimeSharp की विशेष प्रशिक्षा से लाभान्वित होते हैं। मॉडल लाइन कला अखंडता और सेल-शेडेड रंग को फोटोरियलिस्टिक मॉडल की तुलना में बेहतर तरीके से संरक्षित करता है जो समतल रंग क्षेत्रों में बनावट जोड़ने का प्रयास करते हैं।

AnimeSharp 4x अपस्केलिंग के लिए 5.9 सेकंड में प्रसंस्करण करता है, सामान्य Real-ESRGAN से तेज़ जबकि चित्रित सामग्री के लिए बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है। वर्ण निर्माण वर्कफ़्लो के साथ डिजिटल कलाकार इस अनुकूलन से विशेष रूप से लाभान्वित होते हैं।

तकनीकी सामग्री के लिए 4x-UltraSharp:

पाठ के साथ स्क्रीनशॉट, UI मॉकअप, तकनीकी आरेख, और इनफोग्राफिक्स 4x-UltraSharp के साथ पठनीयता बेहतर बनाए रखते हैं। मॉडल किनारे संरक्षण और विपरीत रखरखाव पर जोर देता है जो पाठ को तीक्ष्ण रखता है।

UltraSharp 6.8 सेकंड में प्रसंस्करण करता है, Real-ESRGAN की तुलना में थोड़ा धीमा लेकिन जब पाठ स्पष्टता उपयोग क्षमता निर्धारित करता है तो व्यापार के लायक। दस्तावेज़ स्क्रीनशॉट, ट्यूटोरियल छवियां, और शैक्षणिक सामग्री विशेष रूप से लाभान्वित होती हैं।

गेम संपत्ति के लिए Foolhardy Remacri:

खेल विकासकर्ता बनावट और पर्यावरणीय संपत्ति उत्पन्न करना Remacri की रचनात्मक बनावट संश्लेषण की सराहना करता है। मॉडल यथार्थवादी सतह विवरण जोड़ता है जो सख्त फोटोरियलिज्म के बजाय माना गया गुणवत्ता को बढ़ाता है।

6.5 सेकंड प्रसंस्करण समय पर, Remacri प्रतिस्पर्धीतापूर्वक प्रदर्शन करता है जबकि विशेष परिणाम प्रदान करता है। गेम संपत्ति पीढ़ी गाइड से तकनीकों के साथ संयोजित करें पूर्ण उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए।

आप अपस्केलिंग गुणवत्ता को कैसे मापते हैं और तुलना करते हैं?

उद्देश्य गुणवत्ता माप व्यक्तिपरक मानव मूल्यांकन के साथ गणितीय मेट्रिक्स को जोड़ता है। दोनों दृष्टिकोणों को समझना आपको ऐसे मॉडल चुनने में सहायता करता है जो आपके गुणवत्ता मानकों से मेल खाते हैं।

उद्देश्य गुणवत्ता मेट्रिक्स

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio):

PSNR अपस्केल किए गए आउटपुट और जमीन सत्य उच्च संकल्प संदर्भ के बीच पिक्सेल-स्तर की सटीकता को मापता है। उच्च PSNR घनिष्ठ गणितीय मिलान का संकेत देता है।

• उत्कृष्ट: 35+ dB
• अच्छा: 30-35 dB
• स्वीकार्य: 25-30 dB
• खराब: 25 dB से नीचे

SwinIR आमतौर पर 32-34 dB PSNR प्राप्त करता है। Real-ESRGAN 30-32 dB तक पहुंचता है। PMRF 28-30 dB स्कोर करता है। हालांकि, PSNR हमेशा माना जाने वाली गुणवत्ता के साथ सहसंबंधी नहीं होता है। कम PSNR वाली छवियां कभी-कभी उच्च-स्कोरिंग विकल्पों की तुलना में अधिक दृष्टि से सुखद दिखती हैं।

SSIM (Structural Similarity Index):

SSIM पिक्सेल-परिपूर्ण मिलान के बजाय संरचनात्मक जानकारी संरक्षण का मूल्यांकन करता है। स्कोर 0 से 1 तक होते हैं, 1 के साथ पूर्ण संरचनात्मक संरक्षण दर्शाता है।

• उत्कृष्ट: 0.95-1.0
• अच्छा: 0.90-0.95
• स्वीकार्य: 0.85-0.90
• खराब: 0.85 से नीचे

SSIM अक्सर PSNR की तुलना में मानव धारणा के साथ बेहतर सहसंबंधी होता है। IEEE सिग्नल प्रोसेसिंग से शोध के अनुसार, SSIM व्यक्तिपरक गुणवत्ता रेटिंग की भविष्यवाणी बेहतर करता है।

LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity):

LPIPS मानव धारणा निर्णय पर प्रशिक्षित गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। कम LPIPS स्कोर बेहतर धारणात्मक समानता दर्शाते हैं।

• उत्कृष्ट: 0.00-0.10
• अच्छा: 0.10-0.20
• स्वीकार्य: 0.20-0.30
• खराब: 0.30 से ऊपर

आधुनिक शोध गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए LPIPS का समर्थन करता है क्योंकि यह मानव वरीयताओं के साथ निकटता से संरेखित होता है। SwinIR और Real-ESRGAN दोनों LPIPS मेट्रिक्स पर अच्छी तरह से स्कोर करते हैं।

व्यक्तिपरक गुणवत्ता मूल्यांकन

मानव मूल्यांकन व्यावहारिक गुणवत्ता आकलन के लिए आवश्यक रहता है। विविध सामग्री प्रकारों को कवर करने वाली मानकीकृत परीक्षण छवियां बनाएं।

परीक्षण छवि श्रेणियां:

1. चित्र - चेहरे की विशेषताएं, त्वचा बनावट, बाल विवरण
2. परिदृश्य - प्राकृतिक बनावटें, पत्ते, पानी, आकाश
3. आर्किटेक्चर - कठोर किनारे, ज्यामितीय पैटर्न, पाठ
4. बनावट नमूने - कपड़ा, लकड़ी का दाना, पत्थर, धातु
5. मिश्रित सामग्री - पाठ के साथ फोटोग्राफें, तकनीकी छवियां

प्रत्येक मॉडल उम्मीदवार के साथ अपस्केल किए गए संस्करण उत्पन्न करें। इच्छित अंतिम आकार और देखने की दूरी पर आउटपुट प्रदर्शित करें। प्रिंट कार्य के लिए, केवल स्क्रीन पर मूल्यांकन के बजाय भौतिक प्रिंट बनाएं। अपने अपस्केलिंग वर्कफ़्लो विश्लेषण से अन्य अपस्केलिंग विधियों के विरुद्ध तुलना करें।

मूल्यांकन मानदंड:

• जटिल क्षेत्रों में विवरण संरक्षण
• कलाकृति उपस्थिति (halos, ringing, smoothing)
• बनावट प्राकृतिकता बनाम over-sharpening
• रंग निष्ठा रखरखाव
• किनारे परिभाषा कठोरता के बिना

प्रत्येक मॉडल को 1-10 पैमाने पर मानदंड में दर करें। आपके विशिष्ट उपयोग केस के लिए महत्व द्वारा वजन मानदंड। चित्र फोटोग्राफर त्वचा बनावट को प्राथमिकता देते हैं। वास्तुकला फोटोग्राफर किनारे परिभाषा पर जोर देते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कौन सी अपस्केलिंग मॉडल समग्र रूप से सर्वश्रेष्ठ गति-से-गुणवत्ता संतुलन प्रदान करती है?

Real-ESRGAN x4plus अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए 6 सेकंड प्रसंस्करण समय और 9.2 में से 10 गुणवत्ता स्कोर के साथ सर्वश्रेष्ठ समग्र संतुलन प्रदान करता है। यह विविध सामग्री को विश्वसनीय रूप से संभालता है, उत्पादन वर्कफ़्लो में आसानी से एकीकृत होता है, और उपभोक्ता हार्डवेयर पर आराम से चलता है। जब तक आपके पास अत्यधिक गति (PMRF) या अधिकतम गुणवत्ता (SwinIR) के लिए विशिष्ट आवश्यकताएं न हों, Real-ESRGAN प्रत्येक परिदृश्य के लिए इष्टतम डिफ़ॉल्ट विकल्प के रूप में कार्य करता है।

क्या मैं एक ही छवि के विभिन्न हिस्सों के लिए विभिन्न अपस्केलिंग मॉडल का उपयोग कर सकता हूं?

हाँ, ComfyUI के मास्क-आधारित वर्कफ़्लो के माध्यम से आप विभिन्न क्षेत्रों के लिए विभिन्न अपस्केलिंग मॉडल लागू कर सकते हैं। विभिन्न क्षेत्रों को अलग करने के लिए विभाजन का उपयोग करें, फिर प्रत्येक क्षेत्र को विशेषीकृत मॉडल के साथ अपस्केल करें। चेहरे विशेषीकृत चित्र मॉडल का उपयोग कर सकते हैं जबकि पृष्ठभूमि तेज़ सामान्य-उद्देश्य मॉडल का उपयोग करते हैं। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण जटिल छवियों में गति और गुणवत्ता दोनों को अनुकूलित करता है।

TensorRT त्वरण मानक अपस्केलिंग की तुलना में कितना तेज़ है?

TensorRT आमतौर पर ESRGAN-आधारित मॉडल के लिए 2-4x गति सुधार प्रदान करता है। Real-ESRGAN 6 सेकंड से लगभग 2.8 सेकंड तक गिरता है प्रति छवि। सुधार मॉडल आर्किटेक्चर और GPU पीढ़ी द्वारा भिन्न होता है। एकबारी रूपांतरण प्रक्रिया 10-30 मिनट लेती है लेकिन स्थायी गति लाभ प्रदान करती है। उच्च-मात्रा उत्पादन प्रसंस्करण प्रतिदिन सैकड़ों छवियों के लिए, TensorRT रूपांतरण निवेश पर तुरंत रिटर्न प्रदान करता है।

क्या अपस्केलिंग मॉडल फोटो बनाम डिजिटल कला पर समान रूप से अच्छी तरह से काम करते हैं?

नहीं, विभिन्न सामग्री प्रकार विशेषीकृत मॉडल से लाभान्वित होती हैं। Real-ESRGAN सामान्य मॉडल फोटोग्राफिक सामग्री को उत्कृष्ट रूप से संभालते हैं। AnimeSharp और विशेषीकृत एनिमे मॉडल लाइन कला और समतल रंग क्षेत्रों को संरक्षित करके चित्रित सामग्री पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं। फोटोरियलिस्टिक मॉडल चित्रित सामग्री के लिए समतल रंग क्षेत्रों में अवांछित बनावट जोड़ता है। इष्टतम परिणामों के लिए अपनी सामग्री प्रकार को मॉडल विशेषता से मिलाएं।

विभिन्न अपस्केलिंग मॉडल को किन VRAM आवश्यकताओं की आवश्यकता है?

PMRF को केवल 3.3GB VRAM की आवश्यकता होती है, RTX 3060 या RX 6700 XT जैसे बजट GPU पर चलता है। Real-ESRGAN आराम से संचालन के लिए 6-7GB की आवश्यकता होती है। SwinIR विभिन्न और बैच आकार के आधार पर 9-12GB की मांग करता है। 512x512 छवियों के 4x अपस्केलिंग के लिए, सुरक्षा मार्जिन के लिए लगभग 2GB जोड़ें। बड़ी स्रोत छवियां आनुपातिक रूप से VRAM आवश्यकताओं को स्केल करती हैं। VRAM समाप्त होने से क्रैश या धीमी CPU फॉलबैक के लिए होता है।

क्या अपस्केलिंग मॉडल पहले से ही संपीड़ित छवियों की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं?

हाँ, यह Real-ESRGAN के विशिष्ट डिजाइन लक्ष्यों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल संपीड़न कलाकृतियों, धुंध और शोर के साथ गिरी हुई छवियों पर प्रशिक्षित होता है, अपस्केलिंग के दौरान इन समस्याओं को उलट करना सीखता है। परिणाम संपीड़न गंभीरता पर निर्भर करते हैं। मध्यम संपीड़ित छवियां नाटकीय रूप से सुधार करती हैं। अत्यधिक संपीड़ित छवियां चरम blockiness या banding के साथ सीमित सुधार दिखाती हैं। रोकथाम उपचार की तुलना में उचित स्रोत छवि संभाल के माध्यम से रहती है।

मैं हज़ारों छवियों को कुशलतापूर्वक कैसे बैच प्रसंस्करण करूं?

बैच लोडिंग नोड्स का उपयोग करें और GPU उपयोग को अधिकतम करने के लिए कई नौकरियों को कतार में डालें। मॉडल लोडिंग ओवरहेड को परिशोधित करने के लिए व्यक्तिगत रूप से 10-100 के बजाय बैच में छवियों को संसाधित करें। 2x गति सुधार के लिए TensorRT त्वरण लागू करें। निरंतर संचालन के लिए निर्देशिका प्रेक्षण और स्वचालित प्रसंस्करण लागू करें। Apatero.com जैसे क्लाउड प्लेटफॉर्म कतारबद्ध, स्केलिंग और त्रुटि पुनर्प्राप्ति को स्वचालित रूप से संभालने वाली प्रबंधित बैच प्रसंस्करण बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं।

क्या अपस्केलिंग मॉडल विकल्प छवि पीढ़ी वर्कफ़्लो गति को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है?

हाँ, अपस्केलिंग अक्सर पूर्ण छवि पीढ़ी वर्कफ़्लो में सबसे धीमा चरण का प्रतिनिधित्व करता है। 512x512 SDXL छवि उत्पादन 8-12 सेकंड लेता है, फिर 2048x2048 को अपस्केल करना मॉडल विकल्प के आधार पर अन्य 6-12 सेकंड जोड़ता है। अपस्केलिंग चरण उत्पादन पाइपलाइन के लिए कुल थ्रूपुट निर्धारित करता है। अपस्केलिंग को अनुकूलित करना पहले से ही-तेज़ पीढ़ी चरण को अनुकूलित करने की तुलना में बड़े प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है।

क्या मुझे पीढ़ी के दौरान अपस्केल करना चाहिए या एक अलग बाद-प्रसंस्करण चरण के रूप में?

अलग बाद-प्रसंस्करण अधिक लचीलापन और बेहतर परिणाम प्रदान करता है। मूल मॉडल संकल्प पर उत्पन्न करें, फिर अंतिम आउटपुट अपस्केल करें। यह दृष्टिकोण कई अपस्केलिंग मॉडल परीक्षण, विभिन्न सेटिंग्स के साथ चयनित छवियों को पुनः प्रक्रिया करना, और उच्च-गुणवत्ता की मूल-संकल्प मूल संरक्षित करना सक्षम बनाता है। एकीकृत अपस्केलिंग पीढ़ी के दौरान आपको एकल विधि में लॉक करता है और पूर्ण पुनः पीढ़ी के बिना प्रयोग को रोकता है।

कई क्रमिक अपस्केलिंग पास से कितनी गुणवत्ता नुकसान होती है?

प्रत्येक अपस्केलिंग पास छोटी त्रुटियां और कलाकृतियां पेश करता है। 4x परिणाम प्राप्त करने के लिए दो 2x अपस्केलिंग पास एकल 4x अपस्केलिंग की तुलना में थोड़ी कम गुणवत्ता उत्पादन करता है। गिरावट दो-चरण वर्कफ़्लो (लगभग 3-5 प्रतिशत गुणवत्ता में कमी) के लिए मामूली रहती है लेकिन अतिरिक्त चरणों के साथ महत्वपूर्ण रूप से मिश्रित होती है। दो से अधिक क्रमिक अपस्केलिंग पास से बचें। 8x परिणामों के लिए, अधिकतम एक 4x पास के बाद एक 2x पास का उपयोग करें।

उत्पादन के लिए अपनी अपस्केलिंग पाइपलाइन को अनुकूलित करना

अब आप समझते हैं कि कौन से अपस्केलिंग मॉडल विभिन्न परिदृश्यों के लिए इष्टतम गति और गुणवत्ता प्रदान करते हैं। कार्यान्वयन सफलता व्यवस्थित वर्कफ़्लो अनुकूलन और परीक्षण की आवश्यकता होती है।

Real-ESRGAN के साथ अपनी वास्तविक सामग्री पर आधारभूत प्रदर्शन स्थापित करके शुरू करें। प्रसंस्करण समय मापें, आउटपुट गुणवत्ता का मूल्यांकन करें, और बाधाओं की पहचान करें। PMRF या SwinIR जैसी वैकल्पिक मॉडल परीक्षण करें यह निर्धारित करने के लिए कि क्या व्यापार आपके विशिष्ट उपयोग केस को लाभान्वित करता है।

बैच प्रसंस्करण और कतार प्रबंधन लागू करें GPU उपयोग को अधिकतम करने के लिए। निष्क्रिय GPU समय बर्बाद प्रसंस्करण क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है। ComfyUI की वर्कफ़्लो प्रणाली परिष्कृत स्वचालन को सक्षम बनाती है जो मैनुअल हस्तक्षेप के बिना हार्डवेयर को व्यस्त रखती है।

यदि आप नियमित रूप से उच्च मात्रा में प्रसंस्करण करते हैं तो TensorRT त्वरण पर विचार करें। प्रारंभिक रूपांतरण निवेश 2-4x गति सुधार के माध्यम से तुरंत लाभांश देता है। प्रति माह हज़ारों छवियों को संसाधित करने वाली उत्पादन स्टूडियो के लिए, TensorRT रूपांतरण विकल्प के बजाय आवश्यक हो जाता है।

स्वचालित मेट्रिक्स और आवधिक मानव मूल्यांकन के माध्यम से गुणवत्ता को निरंतर निगरानी करें। मॉडल अपडेट, वर्कफ़्लो परिवर्तन, और नई तकनीकों के लिए उत्पादन परिनियोजन से पहले सत्यापन की आवश्यकता होती है। जबकि Apatero.com जैसे प्लेटफॉर्म अनुकूलन और गुणवत्ता आश्वासन को स्वचालित रूप से संभालते हैं, इन सिद्धांतों को समझना स्थानीय बुनियादी ढांचे के लिए सूचित तकनीकी निर्णय सक्षम बनाता है।

अपस्केलिंग परिदृश्य आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण पद्धति के अग्रिम के साथ विकसित होना जारी रखता है। PMRF प्रवाह-आधारित दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है। भविष्य विकास आर्किटेक्चर नवाचार और प्रशिक्षण पद्धति अग्रिम के माध्यम से गति-गुणवत्ता व्यापार को और सुधारेंगे।

आपका अपस्केलिंग मॉडल चयन वर्कफ़्लो दक्षता और आउटपुट गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। Real-ESRGAN अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए विश्वसनीय प्रदर्शन प्रदान करता है। PMRF अत्यधिक गति वितरित करता है जब मात्रा प्रसंस्करण आवश्यकताओं में प्रभुत्व करता है। SwinIR गुणवत्ता को अधिकतम करता है जब दृश्य पूर्णता प्रसंस्करण समय को न्यायसंगत करती है। विशिष्ट समाधान के लिए प्रत्येक परिदृश्य के लिए एकल मॉडल को डिफ़ॉल्ट करने के बजाय मॉडल को आवश्यकताओं में मिलाएं।