Super Resolución de Imágenes con Modelos Pre-entrenados

Este repositorio contiene un Jupyter Notebook que demuestra cómo utilizar modelos de IA pre-entrenados de Hugging Face y Replicate para realizar super-resolución de imágenes. El objetivo es aumentar la resolución de una imagen pequeña (ej. 96x96) a una más grande (ej. 512x512) mejorando su calidad, en lugar de simplemente escalar los píxeles.

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Contenido del Repositorio

• Super_resolución.ipynb: Un Jupyter Notebook que contiene todo el código y las explicaciones para interactuar con las APIs de Hugging Face y Replicate.

Prerrequisitos

• Python 3.x
• Jupyter Notebook o un entorno compatible (como VS Code con la extensión de Jupyter).
• Una cuenta de Hugging Face con un API Token de acceso.
• Una cuenta de Replicate con un API Token.

Autor

Rolando Andrade

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Este proyecto es solo con fines educativos.