# 초고해상도로 이미지 업스케일링

모델에 파이프라인 명령어를 실행하기 전에 필요한 [요구 조건](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-15BK/topic/ai-hub-qualcomm-im-sdk.html#prerequisites) 을 따라야 합니다.

참고

최적의 결과를 얻으려면 입력 비디오의 크기는 128x128이어야 합니다.

다음 명령어를 실행하여 결과가 연결된 디스플레이에 표시되는지 확인하세요.

export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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## QuickSRNetLarge-Quantized

QuickSRNetLarge는 모바일 플랫폼에서 이미지를 업스케일링하여 실시간으로 선명하게 만들 수 있도록 설계되었습니다.

AI Hub 모델은 [이 QuickSRNetLarge-Quantized 구현](https://github.com/quic/aimet-model-zoo/tree/develop/aimet_zoo_torch/quicksrnet) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [quicksrnetlarge_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/quicksrnetlarge_quantized)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer sink_0::position="<0, 0>" sink_0::dimensions="<960, 1080>" sink_1::position="<960, 0>" sink_1::dimensions="<960, 1080>" ! \
    queue ! waylandsink sync=true fullscreen=true \
    split. ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/quicksrnetlarge_quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvsuperresolution module=srnet constants="qsrnetlarge,q-offsets=<0.0>,q-scales=<1.0>;" ! video/x-raw,format=RGB ! queue ! mixer.
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## QuickSRNetMedium-Quantized

QuickSRNetMedium은 모바일 플랫폼에서 이미지를 업스케일링하여 실시간으로 선명하게 만들 수 있도록 설계되었습니다.

AI Hub 모델은 [이 QuickSRNetMedium-Quantized 구현](https://github.com/quic/aimet-model-zoo/tree/develop/aimet_zoo_torch/quicksrnet) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [quicksrnetmedium_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/quicksrnetmedium_quantized)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer sink_0::position="<0, 0>" sink_0::dimensions="<960, 1080>" sink_1::position="<960, 0>" sink_1::dimensions="<960, 1080>" ! \
    queue ! waylandsink sync=true fullscreen=true \
    split. ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/quicksrnetmedium_quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvsuperresolution module=srnet constants="qsrnetlarge,q-offsets=<0.0>,q-scales=<1.0>;" ! video/x-raw,format=RGB ! queue ! mixer.
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## QuickSRNetSmall-Quantized

QuickSRNetSmall은 모바일 플랫폼에서 이미지를 업스케일링하여 실시간으로 선명하게 만들 수 있도록 설계되었습니다.

AI Hub 모델은 [이 QuickSRNetSmall-Quantized 구현](https://github.com/quic/aimet-model-zoo/tree/develop/aimet_zoo_torch/quicksrnet) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [quicksrnetsmall_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/quicksrnetsmall_quantized)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer sink_0::position="<0, 0>" sink_0::dimensions="<960, 1080>" sink_1::position="<960, 0>" sink_1::dimensions="<960, 1080>" ! \
    queue ! waylandsink sync=true fullscreen=true \
    split. ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/quicksrnetsmall_quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvsuperresolution module=srnet constants="qsrnetlarge,q-offsets=<0.0>,q-scales=<1.0>;" ! video/x-raw,format=RGB ! queue ! mixer.
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## XLSR-Quantized

XLSR은 이미지의 경량 실시간 업스케일링을 위해 설계되었습니다.

AI Hub 모델은 [이 XLSR-Quantized 구현](https://github.com/quic/aimet-model-zoo/tree/develop/aimet_zoo_torch/xlsr) 을 기반으로 합니다.

- 모델: [xlsr_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/xlsr_quantized)

gst-launch-1.0 -e --gst-debug=2 \
    filesrc location=/etc/media/video.mp4 ! qtdemux ! queue ! h264parse ! v4l2h264dec capture-io-mode=4 output-io-mode=4 ! video/x-raw,format=NV12 ! queue ! tee name=split \
    split. ! queue ! qtivcomposer name=mixer sink_0::position="<0, 0>" sink_0::dimensions="<960, 1080>" sink_1::position="<960, 0>" sink_1::dimensions="<960, 1080>" ! \
    queue ! waylandsink sync=true fullscreen=true \
    split. ! qtimlvconverter ! queue ! qtimltflite delegate=external external-delegate-path=libQnnTFLiteDelegate.so \
    external-delegate-options="QNNExternalDelegate,backend_type=htp;" model=/etc/models/xlsr_quantized.tflite ! queue ! \
    qtimlvsuperresolution module=srnet constants="qsrnetlarge,q-offsets=<0.0>,q-scales=<1.0>;" ! video/x-raw,format=RGB ! queue ! mixer.
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Last Published: Oct 15, 2025

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비디오의 프레임에 Semantic segmentation 적용](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70018-15BK/topics/semantic-segmentation.md) [Next Topic
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