PULSE

PULSE — tiny/fast-родственник NERVE от Phips: компактная сверточная SISR-модель для лёгкой очистки и чистого апскейла, а не тяжёлого восстановления. Доступны варианты pulse (48 каналов, 353 856 параметров) и pulse_fast (32 канала, 162 192 параметра), в версиях 2x и 4x.

🔥 Ключевые особенности

• 🚀 Всего 162K–354K параметров — подходит для браузера/WASM, небольших GPU, CPU и встраиваемых пайплайнов.
• 💯 Только стандартные операции: Conv / Add / ReLU / Pad / DepthToSpace; в экспортированном графе нет Resize.
• 🤖 Фиксированная база MKS2013 + PixelShuffle; без attention и normalization.
• 👀 PyTorch .safetensors и динамический ONNX: одна модель работает при любых H/W.
• 🔥 Обучение только на Charbonnier loss, без дискриминатора и перцептивного стека; хватает одной RTX 3060.
• 👍 Код и веса под MIT; обучение на CC0 / public-domain изображениях.

👀 Пример

import onnxruntime as ort
sess = ort.InferenceSession("onnx/4x_pulse_fp16.onnx", providers=['CPUExecutionProvider'])
# input: float32 [1, 3, H, W] in [0, 1], RGB; dynamic H/W

Подробнее

Urban100: 4x pulse — PSNR 25.6523 / SSIM 0.7717; 2x pulse — PSNR 31.4423 / SSIM 0.9221.
Скорость на RTX 3060, batch 1, fp16, TensorRT: 1080p — pulse_fast 39.60, pulse 79.65 (значения из таблицы карточки).
Ограничения: не blind-OTF, не апскейлер текста/UI; чистый pretrain не убирает артефакты сжатия; временной/видеомодели в релизе нет.
VRAM в карточке не указан.