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INICIALIZANDO COMPOSICIÓN ESPACIAL CARGANDO SISTEMA DE MOVIMIENTO CALIBRANDO PROFUNDIDAD VISUAL PREPARANDO INTERFAZ INMERSIVA

Restauración y Upscaling HD

Algoritmos prácticos (Real-ESRGAN) para restaurar video e imágenes reales usando datos puramente sintéticos y modelos NCNN/PyTorch.

PYTORCH NCNN / TENSORRT COMPUTER VISION
Contexto de Ingeniería

Restricciones: Presupuesto cero para reemplazo físico de cámaras en un entorno de seguridad perimetral.

Enfoque Operativo: Dado el hardware limitado (CPU-only), no asumí que el modelo funcionaría por defecto. Optimicé el pipeline mediante NCNN para asegurar que la inferencia fuera estable sin GPU dedicada, validando el rendimiento en escenarios de baja luz y alta compresión de video.

Arquitectura

Capacidades del Modelo

01 — Upscaling Universal

Modelos pre-entrenados para escenas generales y videos animados (AnimeVideo-v3) con balanceo de reducción de ruido.

02 — Inferencia Edge

Implementación portable con NCNN-Vulkan para GPUs Intel/AMD/Nvidia. Procesamiento tile-based para manejar altas resoluciones.

03 — Integración GFPGAN

Restauración facial integrada dentro del pipeline para mejora de retratos y rostros humanos.