Agrandissez vos images 2× ou 4× avec l'IA — sur votre propre appareil
Cet agrandisseur d'images par IA agrandit les images petites, floues ou en basse résolution avec <strong>Real-ESRGAN</strong>, un réseau de neurones entraîné à reconstruire les contours, les textures et les détails fins qu'un redimensionnement ordinaire étale. Il fonctionne entièrement dans votre navigateur — sur votre carte graphique via WebGPU quand c'est possible, sinon sur le processeur via WebAssembly. Votre image n'est jamais envoyée : la seule chose téléchargée est le modèle d'IA lui-même, une seule fois, puis il est mis en cache sur votre appareil.
Comment agrandir une image
- 1Déposez une image sur la page, choisissez-en une ou collez-la avec Ctrl/⌘ + V. PNG, JPEG, WebP et AVIF sont pris en charge.
- 2Choisissez un modèle : Rapide (4,6 Mo à télécharger, adapté à la plupart des images et captures d'écran) ou Qualité (64 Mo, le meilleur détail sur les photos).
- 3Choisissez 2× ou 4× et cliquez sur Agrandir. La première fois, le modèle est téléchargé ; la progression s'affiche tuile par tuile avec le temps restant.
- 4Faites glisser le curseur sur l'image pour comparer avant et après, et zoomez pour examiner les détails.
- 5Choisissez PNG, JPEG ou WebP et cliquez sur Télécharger — ou envoyez le résultat directement vers un autre outil, comme le redimensionneur d'images.
Pourquoi l'agrandissement par IA est plus net qu'un redimensionnement
Un redimensionnement classique — bilinéaire, bicubique ou Lanczos — ne peut que répartir les pixels existants sur une grille plus grande. Il n'invente aucun détail : un agrandissement 4× paraît donc mou et pixelisé, les contours deviennent flous, le texte devient brouillé et les artefacts JPEG grossissent avec l'image.
Un réseau de super-résolution fonctionne autrement. Real-ESRGAN a été entraîné sur des millions de paires d'images nettes et de copies volontairement dégradées — floutées, réduites, bruitées et compressées en JPEG — et a appris à retrouver la version nette à partir de la version dégradée. Face à votre image, il prédit des détails haute fréquence plausibles : contours nets, cheveux, feuillage, tissu et lettrage. C'est aussi pourquoi il supprime au passage les blocs de compression et le bruit léger.
Les détails qu'il ajoute sont une prédiction, pas une récupération. Il ne peut pas révéler une plaque d'immatriculation qui n'a jamais été lisible ni un visage large de quelques pixels, et sur des images très petites ou fortement compressées, le rendu peut sembler pictural. Comparez avec le curseur et zoomez à 100 % avant de vous fier au résultat.
Rapide ou Qualité : quel modèle choisir
- Rapide — Real-ESRGAN general v3
- <code>realesr-general-x4v3</code>, un SRVGGNet compact d'environ 1,2 million de paramètres et 4,6 Mo à télécharger. Il est environ dix fois plus rapide que le modèle Qualité et traite bien les illustrations, captures d'écran, graphismes de jeux, photos de produits et la plupart des photos. Commencez par celui-ci.
- Qualité — Real-ESRGAN x4plus
- <code>RealESRGAN_x4plus</code>, le RRDBNet d'origine avec 16,7 millions de paramètres et 64 Mo à télécharger. Il restitue davantage de texture sur les vraies photographies — peau, feuillage, architecture — au prix du temps : sur un processeur, une grande photo peut prendre plusieurs minutes. Une carte graphique avec WebGPU le rend praticable.
- 2× ou 4×
- Les deux modèles sont des réseaux 4×. Pour 2×, l'outil exécute le modèle 4× puis fait la moyenne de chaque bloc de 2 × 2 du résultat : c'est nettement plus net qu'un agrandissement 2× direct, et cela consomme moins de mémoire, car l'image 4× complète n'existe jamais.
Comment il fonctionne dans votre navigateur
Les modèles tournent sur ONNX Runtime Web dans un worker en arrière-plan, la page reste donc réactive. Si votre navigateur prend en charge WebGPU — Chrome, Edge et Safari récents sur la plupart des ordinateurs — le réseau s'exécute sur votre carte graphique. Sinon, il se rabat sur WebAssembly sur le processeur, plus lent mais compatible partout. Le panneau indique lequel est utilisé.
Les grandes images sont découpées en tuiles qui se chevauchent, de 128 à 256 pixels. Chaque tuile est agrandie avec 16 pixels de contexte autour et seul son centre est conservé : aucune jointure n'est visible et la mémoire nécessaire reste faible. C'est aussi ce qui rend possibles la barre de progression, l'estimation du temps et le bouton Annuler.
Le fichier du modèle est téléchargé depuis Hugging Face à la première utilisation et conservé dans le cache de votre navigateur : les visites suivantes démarrent presque instantanément et fonctionnent hors ligne. Vos images, elles, ne sont lues et traitées que sur votre appareil.
Transparence, formats de sortie et limites de taille
- Les PNG transparents conservent leur transparence : le réseau agrandit les couleurs, et le canal alpha est agrandi séparément par rééchantillonnage bicubique puis recombiné.
- Le PNG est sans perte et conserve la transparence — le meilleur choix pour retoucher ensuite. Le JPEG et le WebP sont bien plus légers ; le JPEG remplit les zones transparentes de blanc.
- Pour éviter que votre navigateur manque de mémoire, les résultats sont plafonnés à environ 36 mégapixels sur ordinateur et 16 mégapixels sur téléphone et tablette. Une demande plus grande réduit d'abord l'image d'entrée et vous en informe.
- Besoin d'une taille exacte ensuite ? Envoyez le résultat au redimensionneur d'images, convertissez-le avec le convertisseur d'images ou détourez le sujet avec l'outil de suppression d'arrière-plan.
Crédits et licence
L'agrandissement utilise Real-ESRGAN de Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong et Ying Shan (« Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data », ICCV Workshops 2021), publié sous licence BSD-3-Clause. Les conversions ONNX sont les exports jonathanst29/tinier-upscale-models sous licence BSD-3-Clause sur Hugging Face, figés sur une révision précise. L'inférence repose sur ONNX Runtime Web de Microsoft, sous licence MIT.
Questions fréquentes
- Cet agrandisseur d'images par IA est-il vraiment gratuit et privé ?
- Oui. Pas de compte, pas de filigrane, pas de limite sur le nombre d'images. L'agrandissement s'exécute sur votre propre ordinateur ou téléphone, et votre image n'est jamais envoyée à un serveur — seul le modèle d'IA est téléchargé, une fois.
- Combien de temps prend l'agrandissement ?
- Avec WebGPU, le modèle Rapide agrandit une image typique de 1000 pixels en quelques secondes. Sur le processeur, cela peut prendre une minute ou plus, et le modèle Qualité est encore environ dix fois plus lent. La barre de progression affiche le temps écoulé et, après la première tuile, une estimation du temps restant.
- Pourquoi le premier agrandissement est-il plus long ?
- La première fois, le modèle d'IA est téléchargé — 4,6 Mo pour Rapide ou 64 Mo pour Qualité — puis préparé pour votre carte graphique ou votre processeur. Il est ensuite mis en cache dans votre navigateur, et les fois suivantes, le téléchargement est évité.
- L'agrandissement par IA peut-il restaurer une photo floue ?
- Il peut rendre une photo en basse résolution ou légèrement floue bien plus nette, et il nettoie les artefacts JPEG et le bruit. Il ne peut pas récupérer des détails jamais capturés : les visages minuscules, le texte illisible et un flou de bougé important restent ambigus, et le réseau peut y inventer de la texture.
- Quelle est la plus grande image que je peux agrandir ?
- Le résultat est limité à environ 36 mégapixels sur ordinateur — par exemple 6000 × 6000 pixels — et à environ 16 mégapixels sur téléphone et tablette. Si vous demandez davantage, l'image d'entrée est d'abord réduite pour que le résultat tienne, et l'outil vous le signale.
- Les arrière-plans transparents sont-ils conservés ?
- Oui. Enregistrez en PNG ou WebP et la transparence est préservée : le canal alpha est agrandi par rééchantillonnage bicubique en même temps que les couleurs agrandies par l'IA. Le JPEG ne gère pas la transparence, ces zones deviennent donc blanches.
- Mon navigateur indique que WebGPU n'est pas disponible. Est-ce que ça fonctionnera quand même ?
- Oui, l'outil se rabat sur WebAssembly sur le processeur, compatible avec tous les navigateurs modernes mais plus lent. Pour une vitesse optimale, utilisez une version récente de Chrome, Edge ou Safari sur un ordinateur doté d'une carte graphique.
- Quel modèle est utilisé, et puis-je utiliser les résultats à des fins commerciales ?
- L'outil utilise les poids officiels de Real-ESRGAN (general v3 et x4plus), publiés sous la licence permissive BSD-3-Clause. Les images que vous créez vous appartiennent ; la licence couvre le modèle, pas vos images.