🌈 PRISM-Spectra — Real-Time Spectral & Melanopic Load Engine
Oyun içi [R, G, B, x, y] piksel ve koordinatlarından 401-bant (380–780 nm) spektral güç dağılımı (SPD) ve CIE S 026 sirkadiyen yük kestirimi.
Model Sözleşmesi
- Dosya:
model.onnx(veyaprism.onnx) — harici.databağımlılığı olmayan tek dosya ONNX modeli - Girdi (
input_rgb_xy):float32 [batch_size, 5]→[R/255, G/255, B/255, x, y] - Çıktı (
output_spd_log):float32 [batch_size, 401]→log(SPD + 1e-4)(380–780 nm, 1 nm adım) - CIE Eğrileri:
cie_curves.json(v_lambda,s_mel_curve,melanopic_edi_weights)
Performans Metrikleri
| Metrik | Değer |
|---|---|
| r2_score | 0.954 |
| latency_ms | 0.35 |
| bands | 401 |
Referans Girdi Test Sonucu
| Çıktı | Değer |
|---|---|
| peak_wavelength_nm | 444.0 |
| angular_scale | 0.9659 |
| g_t | 0.6689 |
| photopic_lux | 52.11 |
| melanopic_edi | 0.87 |
| mp_ratio | 0.0168 |
| circadian_stimulus_cs | 0.0015 |
| melatonin_suppression_pct | 1.23 |
| phase_shift_hours | 0.323 |
| risk_level | GÜVENLİ (Düşük) |
Kullanım (Python & Tarayıcı)
import numpy as np, onnxruntime as ort
from huggingface_hub import hf_hub_download
sess = ort.InferenceSession(hf_hub_download("sevden123/prism-spectra", "model.onnx"))
x = np.array([[15/255, 140/255, 255/255, 0.5, 0.5]], dtype=np.float32)
out_log = sess.run(None, {sess.get_inputs()[0].name: x})[0][0]
spd = np.maximum(0.0, np.exp(out_log) - 1e-4)
print("Peak wavelength (nm):", 380 + int(np.argmax(spd)))
Tarayıcı (onnxruntime-web) doğrudan CORS açık URL'den çeker:
https://huggingface.co/sevden123/prism-spectra/resolve/main/model.onnx
- Downloads last month
- 48
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support