From 1b3d1080eff6b3ac4912d3f663a03ef868e453b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Iv=C3=A1n=20Eduardo=20Chavez=20Ayub?= <165610830+Ivan-Ayub97@users.noreply.github.com> Date: Fri, 7 Nov 2025 04:49:45 -0600 Subject: [PATCH] Update index.html --- index.html | 2851 ++++++++++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 1647 insertions(+), 1204 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index 42a7891..e883d4b 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -1,1256 +1,1699 @@ - - + + - Warlock-Studio — AI Upscale & Restoration Platform + Warlock-Studio — Plataforma de Escalado y Restauración IA - - + + + + +
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- - - - - View on GitHub - -
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- Inspired by - Djdefrag - tools such as QualityScaler and - FluidFrames, Warlock-Studio provides a unified, - high-performance platform for - upscaling, restoration, denoising, and frame - interpolation. -

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Download Installer

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- Installers and releases are published for Windows (64-bit). -

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- - Warlock-Studio on SourceForge - - - - - Download from GitHub - -
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- - Download Manual (PDF) - -
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Interface Previews

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- Main interface preview - Console preview -
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Quality Comparison

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- Side-by-side samples and short demo videos demonstrating restoration - and upscaling results. -

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- - - - - Still image comparison -
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Key Features

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System Requirements

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Model Comparison

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- Common models bundled or supported by Warlock-Studio and their typical - use cases. -

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Model FileUse CaseSpeedQualityNotes
GFPGANv1.4Face restorationHighHighOptimal for portraits
BSRGANx22× upscale + denoisingMediumVery HighSuitable for lightly degraded media
BSRGANx44× upscale + denoisingLowVery HighFor heavily degraded content
RIFEFrame interpolationHighHighSmooth motion, slow-motion support
RIFE-LiteLightweight interpolationVery HighMediumFaster, lower resource usage
RealESRGANx4General 4× upscalingMediumHighBalanced performance
RealESRNetx4Subtle restorationMediumHighPreserves natural image texture
RealSRx4_AnimeAnime / line-art enhancementMediumHighSharp edges for 2D art
IRCNN_LLight denoisingHighMediumMild artifact removal
IRCNN_MMedium denoisingHighMediumStronger artifact cleanup
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Contributions

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We welcome contributions from the community:

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  1. Fork the repository on GitHub.
    2. -
  2. Create a branch for your feature or bug fix.
    3. -
  3. - Submit a Pull Request with a detailed description - and testing notes. -
    4. -
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- Contact: - negroayub97@gmail.com -

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License & Technologies

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Integrated Technologies & Licenses

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TechnologyLicenseAuthor / MaintainerSource
QualityScalerMIT - Djdefrag - - + GitHub -
FluidFramesMIT - Djdefrag - - GitHub -
Real-ESRGANBSD 3-Clause / ApacheXintao Wang - GitHub -
GFPGANApache 2.0TencentARC / Xintao Wang - GitHub -
RIFEApache 2.0hzwer - GitHub -
BSRGANApache 2.0Kai Zhang - GitHub -
IRCNNBSD / MixedKai Zhang - GitHub -
ONNX RuntimeMITMicrosoft - GitHub -
FFmpegLGPL / GPLFFmpeg Team - Official Site -
ExifToolArtistic LicensePhil Harvey - Official Site -
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+ rel="noopener" + class="btn primary" + > + + + + View on GitHub + + + + + +
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+ Inspirado por herramientas de + Djdefrag + como QualityScaler y FluidFrames, + Warlock-Studio proporciona una plataforma unificada y de alto + rendimiento para + escalado, restauración, eliminación de ruido e + interpolación de fotogramas. +

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Descargar Instalador

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+ Los instaladores y versiones se publican para Windows (64 bits). +

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+ + Warlock-Studio on SourceForge + + + Download from GitHub + +
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+ + Descargar Manual (PDF) + +
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Vistas Previas de la Interfaz

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+ Vista previa de la interfaz principal +
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+ Vista previa de la consola +
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Comparación de Calidad

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+ Muestras lado a lado y videos de demostración cortos que + muestran los resultados de restauración y escalado. +

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+ Miniatura de video 1
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+ Miniatura de video 2
+ + Comparación de imagen estática +
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Características Clave

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Escalado y Restauración IA

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Utiliza modelos Real-ESRGAN, BSRGAN e IRCNN para eliminación de ruido, súper-resolución y recuperación de detalles.

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Restauración Facial (GFPGAN)

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Recupera detalles faciales de imágenes y fotogramas de video borrosos o de baja resolución.

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Interpolación de Fotogramas (RIFE)

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Suaviza el movimiento o genera contenido en cámara lenta con interpolación 2×, 4× u 8×.

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Aceleración por Hardware Avanzada

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La selección inteligente de proveedores prioriza CUDA, recurre a DirectML y finalmente a CPU para máxima compatibilidad y rendimiento.

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Procesamiento por Lotes

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Procesa múltiples archivos multimedia simultáneamente, ahorrando tiempo y esfuerzo.

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Flujos de Trabajo Personalizados

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Control detallado sobre modelos, resolución, formatos de salida y parámetros de calidad.

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Código Abierto y Extensible

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Con licencia MIT completa, para colaboradores y desarrolladores.

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Requisitos del Sistema

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Comparación de Modelos

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+ Modelos comunes incluidos o compatibles con Warlock-Studio y + sus casos de uso típicos. +

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Archivo de ModeloCaso de UsoVelocidadCalidadNotas
GFPGANv1.4Restauración facialAltaAltaÓptimo para retratos
BSRGANx2Escalado 2× + denoisingMediaMuy AltaAdecuado para medios ligeramente degradados
BSRGANx4Escalado 4× + denoisingBajaMuy AltaPara contenido muy degradado
RIFEInterpolación de fotogramasAltaAltaSoporte para cámara lenta y movimiento suave
RIFE-LiteInterpolación ligeraMuy AltaMediaMás rápido, menor uso de recursos
RealESRGANx4Escalado general 4×MediaAltaRendimiento equilibrado
RealESRNetx4Restauración sutilMediaAltaConserva la textura natural de la imagen
RealSRx4_AnimeMejora de anime / line-artMediaAltaBordes nítidos para arte 2D
IRCNN_LDenoising ligeroAltaMediaEliminación suave de artefactos
IRCNN_MDenoising medioAltaMediaLimpieza de artefactos más fuerte
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Contribuciones

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Aceptamos contribuciones de la comunidad:

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  1. Fork del repositorio en GitHub.
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+ Contacto: + negroayub97@gmail.com +

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Licencia y Tecnologías

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Tecnologías Integradas y Licencias

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TecnologíaLicenciaAutor / MantenedorFuente
QualityScalerMITDjdefragGitHub
FluidFramesMITDjdefragGitHub
Real-ESRGANBSD 3-Clause / ApacheXintao WangGitHub
GFPGANApache 2.0TencentARC / Xintao WangGitHub
RIFEApache 2.0hzwerGitHub
BSRGANApache 2.0Kai ZhangGitHub
IRCNNBSD / MixedKai ZhangGitHub
ONNX RuntimeMITMicrosoftGitHub
FFmpegLGPL / GPLFFmpeg Teamffmpeg.org
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