fix(model): added model , prediction function and examples added

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+model/__pycache__/

app.py

@@ -10,6 +10,9 @@ from PIL import ImageFile
 import math
 import os
 import torch.nn.functional as F
+from rich.panel import Panel
+from rich.columns import Columns
+from rich.console import Console
 
 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
@@ -72,31 +75,616 @@ def img_pad(x,  w_pad, h_pad, w_odd_pad, h_odd_pad):
     return y
 
 
-title = "Clean Your Moire Images!"
+title = "image restore"
 description = " The model was trained to remove the moire patterns from your captured screen images! Specially, this model is capable of tackling \
 images up to 4K resolution, which adapts to most of the modern mobile phones. \
 <br /> \
-(Note: It may cost 80s per 4K image (e.g., iPhone's resolution: 4032x3024) since this demo runs on the CPU. The model can run \
-on a NVIDIA 3090 GPU 17ms per standard 4K image). \
+It takes time to perform inference \
 <br /> \
-The best way for a demo testing is using your mobile phone to capture a screen image, which may cause moire patterns. \
-You can scan the [QR code](https://github.com/CVMI-Lab/UHDM/blob/main/figures/QR.jpg) to play on your mobile phone. "
+",
 
-article = "Check out the [ECCV 2022 paper](https://arxiv.org/abs/2207.09935) and the \
-            [official training code](https://github.com/CVMI-Lab/UHDM) which the demo is based on.\
-            <center><img src='https://visitor-badge.glitch.me/badge?page_id=Andyx_screen_image_demoire' alt='visitor badge'></center>"
+article = "Reference:\n Towards Efficient and Scale-Robust Ultra-High-Definition Image Demoiréing. CVMI Lab, Nov. 21, 2022. Accessed: Nov. 21, 2022. [Online]. Available: https://github.com/CVMI-Lab/UHDM"
 
 
+files = [
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