chaiNNer
पाइथन, NCNN, ONNX या TensorRT मॉडल का उपयोग करके AI अपस्केलिंग जैसे इमेज टास्क को चेन करने वाला नोड-आधारित डेस्कटॉप ऐप।
न्यूरल नेटवर्क मॉडल के साथ इमेज या वीडियो को अपस्केल, बैच-प्रोसेस और एडिट करने के लिए नोड्स को कनेक्ट करें।
chaiNNer एक नोड-आधारित इमेज प्रोसेसिंग ऐप है जो एक AI अपस्केलर के रूप में शुरू हुआ था। यह फोटोग्राफरों, रिस्टोरर्स और गेम-मॉड कलाकारों के लिए उपयुक्त है जो अपने कंप्यूटर पर अपस्केलिंग, बैकग्राउंड हटाना और अन्य चरणों को दोहराए जाने वाले ग्राफ़ में जोड़ना चाहते हैं।
यह क्या है
आप एडिटर में नोड्स को खींचते हैं, रंग-कोडित हैंडल को जोड़ते हैं और रन दबाते हैं। यह PyTorch (Spandrel पैकेज के माध्यम से), NCNN, ONNX और TensorRT के माध्यम से अपस्केलिंग मॉडल लोड करता है, और बैच वर्क के लिए लोड इमेज और लोड वीडियो नोड्स हैं। इसमें अपना खुद का आइसोलेटेड पाइथन है इसलिए आपको इसे सेट अप करने की आवश्यकता नहीं है।
किसके लिए
सामुदायिक मॉडल के साथ कई इमेज को अपस्केल या रिस्टोर करने वाले लोगों के लिए और जिन्हें विजुअल पाइपलाइन पसंद हैं, उनके लिए अच्छा है। यदि आपको केवल एक बार इमेज बड़ी करनी है, तो एक सादा अपस्केलर ऐप सरल है, और आपको पहले डिपेंडेंसी मैनेजर के माध्यम से एक न्यूरल-नेटवर्क फ्रेमवर्क इंस्टॉल करना होगा।
मुख्य विशेषताएँ
नोड-ग्राफ एडिटर
नोड्स को खींचें, टाइप किए गए हैंडल को कनेक्ट करें और हरे बटन से चेन चलाएं।
चार इन्फेडर बैकएंड
PyTorch, NCNN, ONNX और TensorRT, समर्थित Nvidia मॉडल पर TensorRT सबसे तेज़ है।
बैच इमेज और वीडियो
लोड इमेज और लोड वीडियो नोड फोल्डर और क्लिप को प्रोसेस करते हैं, हालांकि आप एक चेन में दो बैच नोड्स को संयोजित नहीं कर सकते।
एकीकृत पाइथन
chaiNNer अपना आइसोलेटेड पाइथन बिल्ड डाउनलोड करता है और इन-ऐप मैनेजर से डिपेंडेंसी इंस्टॉल करता है।
बैकग्राउंड हटाने वाले नोड
ONNX बैकग्राउंड हटाने वाले मॉडल जैसे u2net और isnet समर्थित हैं।
व्यापक GPU समर्थन
Nvidia, ROCm या NCNN के माध्यम से AMD, MPS के माध्यम से Apple Silicon, NCNN के माध्यम से Intel, और CPU फ़ॉलबैक।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- Windows, macOS और Linux के लिए इंस्टॉलर मौजूद हैं, और README का कहना है कि आपको पाइथन इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है।
- चेन पुन: प्रयोज्य हैं, इसलिए एक ग्राफ़ हर बार एक ही तरीके से पूरे फ़ोल्डर को संभाल सकता है।
- यह Spandrel के माध्यम से कई कम्युनिटी सुपर-रेज़ोल्यूशन आर्किटेक्चर को पढ़ता है, जिसमें OpenModelDB एक मॉडल स्रोत के रूप में सूचीबद्ध है।
- Nvidia के अलावा AMD, Intel और Apple GPU पर भी काम करता है, जो कई AI इमेज टूल नहीं करते।
कहाँ कमी है
- पहले अपस्केल से पहले आपको डिपेंडेंसी मैनेजर के माध्यम से कम से कम एक न्यूरल-नेटवर्क फ्रेमवर्क इंस्टॉल करना होगा, और वे पैकेज बड़े हैं।
- लाइसेंस GPL-3.0 है, जो तब मायने रखता है जब आप chaiNNer को बंद सॉफ्टवेयर में बनाना चाहते हैं।
- README संगतता नोट्स में विसंगतियां सूचीबद्ध हैं: गैर-Nvidia GPU वाले कुछ NCNN उपयोगकर्ताओं को पूरी तरह से काला आउटपुट दिखाई देता है, और ONNX Apple Silicon पर केवल CPU का उपयोग करता है।
- नोड ग्राफ़ में सीखने की प्रक्रिया होती है, और README स्वीकार करता है कि इंटरफ़ेस पहली बार में डरावना लग सकता है।
मूल्य & लाइसेंस
chaiNNer GPL-3.0 है और डाउनलोड करने तथा उपयोग करने के लिए मुफ़्त है। README दान के लिए एक Ko-fi पेज दिखाता है और कोई भी भुगतान योजना नहीं है। आपकी लागत कंप्यूटर और GPU है जिस पर आप इसे चलाते हैं।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
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विकल्प
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सामान्य प्रश्न
क्या मुझे पाइथन इंस्टॉल करने की आवश्यकता है?
नहीं। README का कहना है कि chaiNNer स्टार्टअप पर एक आइसोलेटेड इंटीग्रेटेड पाइथन बिल्ड डाउनलोड करता है। यदि आप चाहें तो अपने सिस्टम पाइथन (3.10 या बाद के संस्करण) पर स्विच कर सकते हैं।
कौन से GPU काम करते हैं?
PyTorch, ONNX और TensorRT के माध्यम से Nvidia; Linux पर ROCm या NCNN के माध्यम से AMD; MPS के माध्यम से Apple Silicon; NCNN के माध्यम से Intel; और फ़ॉलबैक के रूप में CPU।
क्या यह वीडियो प्रोसेस कर सकता है?
हाँ, लोड वीडियो नोड के साथ, लेकिन आप इसे लोड इमेज या किसी अन्य बैच-इटरेशन नोड के साथ एक चेन में संयोजित नहीं कर सकते।
