是重建,而非內插
一般的放大方式只是對相鄰像素取平均,結果只會得到更大的模糊圖片。超解析度網路已學習過銳利的邊緣、髮絲與文字在更高解析度下的樣貌,因此能重建合理的細節,而不是把現有的內容塗抹開來。
使用在您自己的 GPU 上執行的神經網路超解析度模型,將 JPG 與 PNG 圖片最高放大 4 倍。它會重建邊緣與紋理,而不是單純拉伸像素。
您的圖片在您的裝置上處理,絕不會上傳。
這項工具運算量較大,在桌面瀏覽器上效果最佳。
將圖片拖放到這裡
或拖放檔案
支援 JPG, PNG, WEBP · 每個檔案最大 512 MB
加入一張 JPG 或 PNG。尺寸較小的圖片放大速度較快。
選擇放大倍率,並等待模型載入。
處理完成後,下載放大後的成果。
一般的放大方式只是對相鄰像素取平均,結果只會得到更大的模糊圖片。超解析度網路已學習過銳利的邊緣、髮絲與文字在更高解析度下的樣貌,因此能重建合理的細節,而不是把現有的內容塗抹開來。
圖片會被切成相互重疊的圖塊,各自獨立處理後再融合回去。這樣能控制記憶體峰值,讓大型圖片不會使分頁當機,代價是執行時間較長。
模型權重(數 MB)只需下載一次,之後會針對您的 GPU 進行編譯。後續執行會重複使用已快取、已編譯的模型,速度會快上許多。
可以執行,但速度較慢,且行動裝置的記憶體限制會限縮可輸入的尺寸。使用支援 WebGPU 的桌面瀏覽器會快上許多。在開始處理您的裝置可能吃力的工作前,本工具會先提醒您。
不能。模型強化的是畫面中確實存在的細節,無法還原從未被拍攝下來的資訊。請將經過大幅放大的人臉視為合理的重建結果,而非證據。