Ist diese KI-Bildvergrößerung wirklich kostenlos und privat?

Ja. Kein Konto, kein Wasserzeichen und keine Begrenzung der Bildanzahl. Die Hochskalierung läuft auf Ihrem eigenen Computer oder Smartphone, und Ihr Bild wird nie auf einen Server hochgeladen – nur das KI-Modell wird heruntergeladen, einmalig.

Wie lange dauert das Hochskalieren?

Mit WebGPU skaliert das Schnell-Modell ein typisches Bild mit 1000 Pixeln in wenigen Sekunden hoch. Auf der CPU kann es eine Minute oder länger dauern, und das Qualitätsmodell ist noch einmal etwa zehnmal langsamer. Der Fortschrittsbalken zeigt die vergangene Zeit und nach der ersten Kachel eine Schätzung der Restzeit.

Warum dauert das erste Hochskalieren länger?

Beim ersten Durchlauf wird das KI-Modell heruntergeladen – 4,6 MB für Schnell oder 64 MB für Qualität – und für Ihre Grafikkarte oder CPU vorbereitet. Danach liegt das Modell im Cache Ihres Browsers, sodass spätere Durchläufe den Download überspringen.

Kann KI-Hochskalierung ein unscharfes Foto retten?

Sie kann ein niedrig aufgelöstes oder leicht unscharfes Foto deutlich schärfer wirken lassen und entfernt JPEG-Artefakte und Rauschen. Details, die nie aufgenommen wurden, kann sie nicht zurückholen: Winzige Gesichter, unlesbarer Text und starke Bewegungsunschärfe bleiben mehrdeutig, und das Netz erfindet dort möglicherweise Textur.

Wie groß darf das Bild höchstens werden?

Das Ergebnis ist auf einem Computer auf etwa 36 Megapixel begrenzt – zum Beispiel 6000 × 6000 Pixel – und auf Smartphones und Tablets auf etwa 16 Megapixel. Wenn Sie mehr anfordern, wird das Eingabebild zuerst verkleinert, damit das Ergebnis passt, und das Tool weist Sie darauf hin.

Bleiben transparente Hintergründe erhalten?

Ja. Speichern Sie als PNG oder WebP, dann bleibt die Transparenz erhalten: Der Alphakanal wird per bikubischem Resampling zusammen mit den per KI hochskalierten Farben vergrößert. JPEG kennt keine Transparenz, daher werden diese Bereiche weiß.

Mein Browser meldet, dass WebGPU nicht verfügbar ist. Funktioniert es trotzdem?

Ja, es weicht auf WebAssembly auf der CPU aus. Das funktioniert in jedem modernen Browser, ist aber langsamer. Die beste Geschwindigkeit erreichen Sie mit einer aktuellen Version von Chrome, Edge oder Safari auf einem Computer mit Grafikkarte.

Welches Modell wird verwendet, und darf ich die Ergebnisse kommerziell nutzen?

Das Tool verwendet die offiziellen Real-ESRGAN-Gewichte (general v3 und x4plus), veröffentlicht unter der freizügigen BSD-3-Clause-Lizenz. Die Bilder, die Sie erstellen, dürfen Sie frei nutzen; die Lizenz betrifft das Modell, nicht Ihre Bilder.

KI-Bildvergrößerung: Fotos 2× oder 4× hochskalieren

Bilder mit KI 2× oder 4× hochskalieren – auf Ihrem eigenen Gerät

Diese KI-Bildvergrößerung skaliert kleine, weiche oder niedrig aufgelöste Bilder mit <strong>Real-ESRGAN</strong> hoch – einem neuronalen Netz, das darauf trainiert ist, Kanten, Texturen und feine Details wiederherzustellen, die beim normalen Skalieren verschmieren. Es läuft komplett in Ihrem Browser – auf Ihrer Grafikkarte über WebGPU, wenn verfügbar, sonst auf der CPU über WebAssembly. Ihr Bild wird nie hochgeladen: Heruntergeladen wird nur das KI-Modell selbst, einmalig, danach liegt es im Cache Ihres Geräts.

So skalieren Sie ein Bild hoch

1Legen Sie ein Bild auf der Seite ab, wählen Sie eines aus oder fügen Sie es mit Ctrl/⌘ + V ein. PNG, JPEG, WebP und AVIF funktionieren.
2Wählen Sie ein Modell: Schnell (4,6 MB Download, gut für die meisten Bilder und Screenshots) oder Qualität (64 MB, die besten Details bei Fotos).
3Wählen Sie 2× oder 4× und klicken Sie auf Hochskalieren. Beim ersten Mal wird das Modell heruntergeladen; der Fortschritt wird Kachel für Kachel mit der verbleibenden Zeit angezeigt.
4Ziehen Sie den Schieberegler über das Bild, um Vorher und Nachher zu vergleichen, und zoomen Sie hinein, um die Details zu prüfen.
5Wählen Sie PNG, JPEG oder WebP und klicken Sie auf Herunterladen – oder senden Sie das Ergebnis direkt an ein anderes Tool, etwa den Bild-Resizer.

Warum KI-Hochskalierung schärfer aussieht als normales Skalieren

Normales Skalieren – bilinear, bikubisch oder Lanczos – kann die vorhandenen Pixel nur auf ein größeres Raster verteilen. Es erfindet keine Details, deshalb wirkt eine 4×-Vergrößerung weich und blockig: Kanten verschwimmen, Text wird unscharf und JPEG-Artefakte wachsen mit dem Bild mit.

Ein Super-Resolution-Netz arbeitet anders. Real-ESRGAN wurde mit Millionen Paaren aus scharfen Bildern und absichtlich verschlechterten Kopien trainiert – weichgezeichnet, verkleinert, verrauscht und JPEG-komprimiert – und hat gelernt, die verschlechterte Version auf die scharfe zurückzuführen. Für Ihr Bild sagt es plausible hochfrequente Details voraus: klare Kanten, Haare, Laub, Stoff und Schrift. Deshalb entfernt es nebenbei auch Kompressionsblöcke und leichtes Rauschen.

Die hinzugefügten Details sind eine Vorhersage, keine Wiederherstellung. Ein Kennzeichen, das nie lesbar war, oder ein Gesicht, das nur wenige Pixel breit ist, kann es nicht sichtbar machen, und bei sehr kleinen oder stark komprimierten Bildern kann das Ergebnis gemalt wirken. Vergleichen Sie mit dem Schieberegler und zoomen Sie auf 100 %, bevor Sie sich auf das Ergebnis verlassen.

Schnell oder Qualität: Welches Modell wählen?

Schnell – Real-ESRGAN general v3: <code>realesr-general-x4v3</code>, ein kompaktes SRVGGNet mit etwa 1,2 Millionen Parametern und 4,6 MB Download. Es ist rund zehnmal schneller als das Qualitätsmodell und kommt gut mit Illustrationen, Screenshots, Spielegrafik, Produktfotos und den meisten Fotos zurecht. Beginnen Sie hier.
Qualität – Real-ESRGAN x4plus: <code>RealESRGAN_x4plus</code>, das ursprüngliche RRDBNet mit 16,7 Millionen Parametern und 64 MB Download. Es stellt in echten Fotos mehr Textur wieder her – Haut, Laub, Architektur –, kostet aber Zeit: Auf einer CPU kann ein großes Foto mehrere Minuten dauern. Mit einer Grafikkarte und WebGPU wird es praxistauglich.
2× oder 4×: Beide Modelle sind 4×-Netze. Für 2× führt das Tool das 4×-Modell aus und mittelt dann jeden 2 × 2-Block des Ergebnisses. Das ist sichtbar schärfer als eine direkte 2×-Vergrößerung und braucht weniger Speicher, weil das vollständige 4×-Bild nie entsteht.

So läuft es in Ihrem Browser

Die Modelle laufen mit ONNX Runtime Web in einem Hintergrund-Worker, sodass die Seite reaktionsfähig bleibt. Unterstützt Ihr Browser WebGPU – aktuelle Versionen von Chrome, Edge und Safari auf den meisten Computern –, läuft das Netz auf Ihrer Grafikkarte. Andernfalls weicht es auf WebAssembly auf der CPU aus, was langsamer ist, aber überall funktioniert. Das Panel zeigt, was gerade verwendet wird.

Große Bilder werden in überlappende Kacheln von 128 bis 256 Pixeln zerlegt. Jede Kachel wird mit 16 Pixeln Umgebung hochskaliert, und nur ihre Mitte wird behalten. So entstehen keine sichtbaren Nähte, und der Speicherbedarf bleibt gering. Das ermöglicht auch den Fortschrittsbalken, die Zeitschätzung und die Abbrechen-Schaltfläche.

Die Modelldatei wird beim ersten Gebrauch von Hugging Face heruntergeladen und im Cache-Speicher Ihres Browsers abgelegt. Spätere Besuche starten daher fast sofort und funktionieren offline. Ihre Bilder selbst werden ausschließlich auf Ihrem Gerät gelesen und verarbeitet.

Transparenz, Ausgabeformate und Größenlimits

Transparente PNGs behalten ihre Transparenz: Das Netz vergrößert die Farben, der Alphakanal wird separat per bikubischem Resampling vergrößert und wieder zusammengeführt.
PNG ist verlustfrei und behält die Transparenz – die beste Wahl für die weitere Bearbeitung. JPEG und WebP sind deutlich kleiner; JPEG füllt transparente Bereiche mit Weiß.
Damit Ihrem Browser nicht der Speicher ausgeht, sind Ergebnisse auf etwa 36 Megapixel auf Computern und 16 Megapixel auf Smartphones und Tablets begrenzt. Bei einer größeren Anfrage wird das Eingabebild zuerst verkleinert, und Sie werden darauf hingewiesen.
Brauchen Sie danach eine exakte Größe? Senden Sie das Ergebnis an den Bild-Resizer, konvertieren Sie es mit dem Bildkonverter oder stellen Sie das Motiv mit dem Hintergrund-Entferner frei.

Danksagung und Lizenz

Die Hochskalierung nutzt Real-ESRGAN von Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong und Ying Shan („Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data“, ICCV Workshops 2021), veröffentlicht unter der BSD-3-Clause-Lizenz. Die ONNX-Konvertierungen sind die BSD-3-Clause-lizenzierten Exporte jonathanst29/tinier-upscale-models auf Hugging Face, fixiert auf eine feste Revision. Die Inferenz übernimmt das MIT-lizenzierte ONNX Runtime Web von Microsoft.

Häufige Fragen

Ist diese KI-Bildvergrößerung wirklich kostenlos und privat?: Ja. Kein Konto, kein Wasserzeichen und keine Begrenzung der Bildanzahl. Die Hochskalierung läuft auf Ihrem eigenen Computer oder Smartphone, und Ihr Bild wird nie auf einen Server hochgeladen – nur das KI-Modell wird heruntergeladen, einmalig.
Wie lange dauert das Hochskalieren?: Mit WebGPU skaliert das Schnell-Modell ein typisches Bild mit 1000 Pixeln in wenigen Sekunden hoch. Auf der CPU kann es eine Minute oder länger dauern, und das Qualitätsmodell ist noch einmal etwa zehnmal langsamer. Der Fortschrittsbalken zeigt die vergangene Zeit und nach der ersten Kachel eine Schätzung der Restzeit.
Warum dauert das erste Hochskalieren länger?: Beim ersten Durchlauf wird das KI-Modell heruntergeladen – 4,6 MB für Schnell oder 64 MB für Qualität – und für Ihre Grafikkarte oder CPU vorbereitet. Danach liegt das Modell im Cache Ihres Browsers, sodass spätere Durchläufe den Download überspringen.
Kann KI-Hochskalierung ein unscharfes Foto retten?: Sie kann ein niedrig aufgelöstes oder leicht unscharfes Foto deutlich schärfer wirken lassen und entfernt JPEG-Artefakte und Rauschen. Details, die nie aufgenommen wurden, kann sie nicht zurückholen: Winzige Gesichter, unlesbarer Text und starke Bewegungsunschärfe bleiben mehrdeutig, und das Netz erfindet dort möglicherweise Textur.
Wie groß darf das Bild höchstens werden?: Das Ergebnis ist auf einem Computer auf etwa 36 Megapixel begrenzt – zum Beispiel 6000 × 6000 Pixel – und auf Smartphones und Tablets auf etwa 16 Megapixel. Wenn Sie mehr anfordern, wird das Eingabebild zuerst verkleinert, damit das Ergebnis passt, und das Tool weist Sie darauf hin.
Bleiben transparente Hintergründe erhalten?: Ja. Speichern Sie als PNG oder WebP, dann bleibt die Transparenz erhalten: Der Alphakanal wird per bikubischem Resampling zusammen mit den per KI hochskalierten Farben vergrößert. JPEG kennt keine Transparenz, daher werden diese Bereiche weiß.
Mein Browser meldet, dass WebGPU nicht verfügbar ist. Funktioniert es trotzdem?: Ja, es weicht auf WebAssembly auf der CPU aus. Das funktioniert in jedem modernen Browser, ist aber langsamer. Die beste Geschwindigkeit erreichen Sie mit einer aktuellen Version von Chrome, Edge oder Safari auf einem Computer mit Grafikkarte.
Welches Modell wird verwendet, und darf ich die Ergebnisse kommerziell nutzen?: Das Tool verwendet die offiziellen Real-ESRGAN-Gewichte (general v3 und x4plus), veröffentlicht unter der freizügigen BSD-3-Clause-Lizenz. Die Bilder, die Sie erstellen, dürfen Sie frei nutzen; die Lizenz betrifft das Modell, nicht Ihre Bilder.