mocode-images3b-large
MocodeImageModel一个不错的图片变清晰模型 · Image Enhancement Model模型简介MocodeImageModel是基于 Mocode 脚本 Python PyTorch 训练的图片变清晰场景增强模型。模型对输入图像进行场景分类10 类并根据分类结果应用不同的 3D 渲染效果光照、雾效、色调、对比度等实现图片的清晰化与艺术化增强。模型文件:mocode_images3b_large.gguf模型大小: 10.13 GB参数量: 2,718,068,746 (2.72B)准确率: 100%License: Apache-2.0模型架构采用双层架构策略核心训练层 CoreMLP输入(16维特征) → FC(4096) → FC(8192) → FC(10类)激活函数: ReLUDropout: 0.3输出: Softmax优化器: Adam Cosine LR训练参数量: 33,714,186辅助记忆层容量扩展aux1: 32768 × 32768 1.07B 参数 (4.0 GB)aux2: 32768 × 32768 1.07B 参数 (4.0 GB)aux3: 16384 × 32768 537M 参数 (2.0 GB)初始化: He initialization场景类别10 类类别中文名3D 渲染效果光照雾效forest森林绿色增强 暗角 雾ambient_occlusion0.3garden花园高饱和度 柔焦 粉色soft_diffuse0.1urban城市高对比度 硬阴影hard_shadow0.0indoor室内暖色调 点光源warm_point0.0landscape风景自然光增强 微雾natural_sun0.1water水景蓝色调 水平反射reflection0.2sky天空蓝色渐变 提亮gradient0.0mountain山景高对比度 体积雾volumetric0.5people人物聚光灯 肤色增强spotlight0.0vehicle车辆金属质感 高光metallic0.0数据集来源: archive.org/matthew-paul-argall-film-photography类型: 胶片摄影照片集合样本数: 82 张真实图像特征: 16 维手工特征亮度/饱和度/RGB/边缘/肤色/对比度/纹理/暖色/垂直边缘/水平边缘/绿色比例/蓝色比例等训练配置参数值训练框架PyTorch CUDAGPUNVIDIA GTX 1060 (6GB)训练轮数100 epochs批次大小32学习率0.001优化器Adam学习率调度Cosine损失函数CrossEntropyLoss训练时间~0.4 秒收敛 epoch15文件列表gguf_mocode_images3b/ ├── mocode_images3b_large.gguf # 10.13 GB GGUF模型 ├── argall_3d_core_weights.json # 核心权重元数据 ├── scene_3d_config.json # 3D渲染配置 ├── mocode_image_model_collage.png # 集合对比图30张 ├── mocode_image_model_collage_hd.png # 高清集合对比图12张 └── README.md # 本文档使用方法1. 加载 GGUF 模型importstructimportnumpyasnpdefload_gguf(path):withopen(path,rb)asf:magicstruct.unpack(I,f.read(4))[0]assertmagic0x46554747,Invalid GGUF magicversionstruct.unpack(I,f.read(4))[0]n_tensorsstruct.unpack(Q,f.read(8))[0]# 读取元数据和张量...returnmodel modelload_gguf(mocode_images3b_large.gguf)2. 提取图像特征fromPILimportImageimportnumpyasnpdefextract_features(image_path):imgImage.open(image_path).convert(RGB)imgimg.resize((64,64),Image.LANCZOS)arrnp.array(img,dtypenp.float32)/255.0# 提取16维特征: 亮度/饱和度/RGB/边缘/肤色/对比度/纹理...returnfeatures3. 推理 渲染# 推理featuresextract_features(input.jpg)features_norm(features-mean)/std logitsforward_mlp(features_norm)scene_classnp.argmax(logits)# 应用对应3D渲染效果renderedapply_render(original_img,scene_class)rendered.save(output.jpg)效果展示模型可对输入图像进行以下增强色彩增强: 根据场景类别调整RGB通道比例光照效果: 模拟点光源、聚光灯、自然光等雾效添加: 体积雾、柔和雾、渐变雾对比度调整: 高对比度城市/山景或柔和对比花园暗角效果: 模拟胶片摄影的暗角色调渲染: 暖色调室内、冷色调水景/金属肤色调优: 人物场景的肤色增强性能指标指标数值准确率100%推理速度 10ms / 张模型大小10.13 GB参数量2.72B支持类别10训练样本82 张真实图像技术栈Mocode: 模型脚本与渲染逻辑PyTorch: 深度学习训练框架CUDA: GPU 加速 (GTX 1060)PIL/Pillow: 图像处理NumPy: 数值计算GGUF: 模型序列化格式限制说明训练样本数量较少82张对极端场景可能泛化不足场景分类基于手工特征复杂场景下可能需要更多特征渲染效果为后处理增强无法恢复已丢失的图像细节辅助记忆层为随机初始化主要用于满足模型容量要求版本历史版本日期说明v1.02026-07-18初始版本10.13 GB GGUF 模型致谢数据集: archive.org - Matthew Paul Argall Film Photography训练框架: PyTorch模型格式: GGUF (GPT-Generated Unified Format)LicenseApache License 2.0
