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app.py

@@ -23,7 +23,7 @@ def inference(image, task):
    
 title = "DCGAN"
 description = "DCGAN 的 Gradio 演示：用于图像恢复的非线性无激活网络。DCGAN 在三个任务上实现了最先进的性能：图像去噪。在这里，提供了一个图像去噪的演示。要使用它，只需上传您的图像，或单击其中一个示例以加载它们。由于此演示使用 CPU，因此推理需要一些时间。"
-article = "<p style='text-align: center'><a href='https://arxiv.org/abs/2204.04676' target='_blank'>Simple Baselines for Image Restoration</a> | <a href='https://arxiv.org/abs/2204.08714' target='_blank'>NAFSSR: Stereo Image Super-Resolution Using NAFNet</a>  | <a href='https://github.com/megvii-research/NAFNet' target='_blank'> Github Repo</a></p>"
+#article = "<p style='text-align: center'><a href='https://arxiv.org/abs/2204.04676' target='_blank'>Simple Baselines for Image Restoration</a> | <a href='https://arxiv.org/abs/2204.08714' target='_blank'>NAFSSR: Stereo Image Super-Resolution Using NAFNet</a>  | <a href='https://github.com/megvii-research/NAFNet' target='_blank'> Github Repo</a></p>"
 
 
 examples = [['demo/noisy.png', 'Denoising'],
@@ -36,7 +36,7 @@ iface = gr.Interface(
     gr.outputs.Image(type="file", label="Output"),
     title=title,
     description=description,
-    article=article,
+    # article=article,
     enable_queue=True,
     examples=examples
     )