Це ШІ-збільшення зображень справді безкоштовне і приватне?

Так. Жодних акаунтів, водяних знаків і обмежень на кількість зображень. Збільшення виконується на вашому комп'ютері чи телефоні, і зображення ніколи не завантажується на сервер — один раз завантажується лише ШІ-модель.

Скільки часу триває збільшення?

З WebGPU швидка модель збільшує типове зображення в 1000 пікселів за кілька секунд. На процесорі це може зайняти хвилину й більше, а якісна модель ще приблизно вдесятеро повільніша. Індикатор прогресу показує час, що минув, а після першого фрагмента — оцінку часу, що залишився.

Чому перше збільшення триває довше?

Під час першого запуску завантажується ШІ-модель — 4,6 МБ для швидкої або 64 МБ для якісної — і готується для вашої відеокарти чи процесора. Потім модель зберігається в кеші браузера, і під час наступних запусків завантажувати її не потрібно.

Чи може ШІ-апскейл відновити розмите фото?

Він може зробити фото низької роздільності або злегка розмите помітно чіткішим, а також прибирає артефакти JPEG і шум. Але він не відновить деталі, які ніколи не були зафіксовані: крихітні обличчя, нечитабельний текст і сильне розмиття від руху залишаться неоднозначними, і мережа може домалювати там текстуру.

Яке найбільше зображення можна збільшити?

Результат обмежено приблизно 36 мегапікселями на комп'ютері — наприклад, 6000 × 6000 пікселів — і приблизно 16 мегапікселями на телефонах і планшетах. Якщо запросити більше, вхідне зображення спершу зменшується, щоб результат вмістився, і інструмент повідомить про це.

Чи зберігається прозорий фон?

Так. Збережіть у PNG або WebP — і прозорість залишиться: альфа-канал збільшується бікубічною інтерполяцією разом із кольорами, збільшеними ШІ. JPEG не підтримує прозорість, тому такі області стануть білими.

Браузер пише, що WebGPU недоступний. Чи все одно працюватиме?

Так, інструмент перемкнеться на WebAssembly на процесорі: це працює в будь-якому сучасному браузері, але повільніше. Для найкращої швидкості використовуйте свіжу версію Chrome, Edge або Safari на комп'ютері з відеокартою.

Яка модель використовується і чи можна використовувати результати в комерційних цілях?

Інструмент використовує офіційні ваги Real-ESRGAN (general v3 і x4plus), випущені під вільною ліцензією BSD-3-Clause. Створені зображення належать вам; ліцензія поширюється на модель, а не на ваші зображення.

Збільшення зображень з ШІ: апскейл фото 2× і 4×

Збільшуйте зображення у 2 або 4 рази з ШІ — на власному пристрої

Цей інструмент на основі ШІ збільшує малі, м'які або низькоякісні зображення за допомогою <strong>Real-ESRGAN</strong> — нейромережі, навченої відновлювати краї, текстури й дрібні деталі, які звичайне масштабування розмиває. Усе працює прямо у вашому браузері — на відеокарті через WebGPU, якщо вона доступна, інакше на процесорі через WebAssembly. Ваше зображення ніколи не завантажується на сервер: завантажується лише сама ШІ-модель, один раз, після чого вона зберігається в кеші вашого пристрою.

Як збільшити зображення

1Перетягніть зображення на сторінку, виберіть його або вставте через Ctrl/⌘ + V. Підтримуються PNG, JPEG, WebP і AVIF.
2Виберіть модель: Швидка (4,6 МБ, підходить для більшості зображень і скриншотів) або Якісна (64 МБ, найкраща деталізація на фотографіях).
3Виберіть 2× або 4× і натисніть Збільшити. Під час першого запуску завантажується модель; прогрес показується по фрагментах разом із часом, що залишився.
4Пересувайте повзунок по зображенню, щоб порівняти «до» і «після», і наближайте, щоб роздивитися деталі.
5Виберіть PNG, JPEG або WebP і натисніть Завантажити — або надішліть результат одразу в інший інструмент, наприклад у зміну розміру зображень.

Чому ШІ-апскейл виглядає чіткіше за звичайне масштабування

Звичайне масштабування — білінійне, бікубічне або Ланцош — може лише розтягнути наявні пікселі на більшу сітку. Воно не створює нових деталей, тому збільшення в 4 рази виглядає м'яким і блоковим: краї розмиваються, текст стає нечітким, а артефакти JPEG ростуть разом із зображенням.

Мережа надроздільності працює інакше. Real-ESRGAN навчали на мільйонах пар із чітких зображень і навмисно зіпсованих копій — розмитих, зменшених, зашумлених і стиснутих у JPEG, — і вона навчилася перетворювати зіпсовану версію назад у чітку. Отримавши ваше зображення, вона передбачає правдоподібні високочастотні деталі: різкі краї, волосся, листя, тканину й написи. Тому заодно вона прибирає блоки стиснення й легкий шум.

Додані деталі — це передбачення, а не відновлення. Мережа не покаже номерний знак, який ніколи не був читабельним, чи обличчя завширшки кілька пікселів, а на дуже малих або сильно стиснутих зображеннях результат може виглядати як живопис. Перш ніж покладатися на результат, порівняйте його повзунком і наблизьте до 100%.

Швидка чи Якісна: яку модель вибрати

Швидка — Real-ESRGAN general v3: <code>realesr-general-x4v3</code>, компактна SRVGGNet приблизно з 1,2 мільйона параметрів і розміром завантаження 4,6 МБ. Вона приблизно вдесятеро швидша за якісну модель і добре справляється з ілюстраціями, скриншотами, ігровою графікою, фото товарів і більшістю фотографій. Почніть із неї.
Якісна — Real-ESRGAN x4plus: <code>RealESRGAN_x4plus</code>, оригінальна RRDBNet із 16,7 мільйона параметрів і розміром завантаження 64 МБ. Вона відновлює більше текстури на реальних фотографіях — шкіру, листя, архітектуру, — але ціною часу: на процесорі велике фото може оброблятися кілька хвилин. З відеокартою та WebGPU це стає практичним.
2× чи 4×: Обидві моделі — мережі 4×. Для 2× інструмент запускає модель 4×, а потім усереднює кожен блок 2 × 2 результату. Це помітно чіткіше, ніж пряме збільшення у 2 рази, і потребує менше пам'яті, бо повне зображення 4× так і не створюється.

Як це працює в браузері

Моделі працюють на ONNX Runtime Web у фоновому воркері, тому сторінка не зависає. Якщо ваш браузер підтримує WebGPU — свіжі Chrome, Edge і Safari на більшості комп'ютерів, — мережа працює на відеокарті. Інакше використовується WebAssembly на процесорі: повільніше, зате працює всюди. На панелі видно, який варіант використовується.

Великі зображення діляться на фрагменти, що перекриваються, розміром від 128 до 256 пікселів. Кожен фрагмент збільшується з 16 пікселями навколишнього контексту, і зберігається лише його центр, тому швів не видно, а потрібна пам'ять залишається невеликою. Завдяки цьому ж працюють індикатор прогресу, оцінка часу та кнопка «Скасувати».

Файл моделі завантажується з Hugging Face під час першого використання і зберігається в кеші браузера, тож під час наступних візитів усе запускається майже миттєво і працює офлайн. Самі зображення зчитуються й обробляються лише на вашому пристрої.

Прозорість, формати та обмеження розміру

Прозорі PNG зберігають прозорість: мережа збільшує кольори, а альфа-канал збільшується окремо бікубічною інтерполяцією і потім поєднується з ними.
PNG зберігає без втрат і з прозорістю — найкращий вибір для подальшого редагування. JPEG і WebP значно легші; JPEG заливає прозорі області білим.
Щоб браузеру вистачило пам'яті, результат обмежено приблизно 36 мегапікселями на комп'ютерах і 16 мегапікселями на телефонах і планшетах. За більшого запиту вхідне зображення спершу зменшується, і ви отримаєте про це повідомлення.
Потрібен точний розмір? Надішліть результат у зміну розміру зображень, конвертуйте його в конвертері зображень або виріжте об'єкт за допомогою видалення фону.

Автори та ліцензія

Для збільшення використовується Real-ESRGAN авторства Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong і Ying Shan («Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data», ICCV Workshops 2021), випущена під ліцензією BSD-3-Clause. Версії у форматі ONNX — це експорт jonathanst29/tinier-upscale-models під ліцензією BSD-3-Clause на Hugging Face, закріплений на фіксованій ревізії. Інференс виконує ONNX Runtime Web від Microsoft під ліцензією MIT.

Поширені запитання

Це ШІ-збільшення зображень справді безкоштовне і приватне?: Так. Жодних акаунтів, водяних знаків і обмежень на кількість зображень. Збільшення виконується на вашому комп'ютері чи телефоні, і зображення ніколи не завантажується на сервер — один раз завантажується лише ШІ-модель.
Скільки часу триває збільшення?: З WebGPU швидка модель збільшує типове зображення в 1000 пікселів за кілька секунд. На процесорі це може зайняти хвилину й більше, а якісна модель ще приблизно вдесятеро повільніша. Індикатор прогресу показує час, що минув, а після першого фрагмента — оцінку часу, що залишився.
Чому перше збільшення триває довше?: Під час першого запуску завантажується ШІ-модель — 4,6 МБ для швидкої або 64 МБ для якісної — і готується для вашої відеокарти чи процесора. Потім модель зберігається в кеші браузера, і під час наступних запусків завантажувати її не потрібно.
Чи може ШІ-апскейл відновити розмите фото?: Він може зробити фото низької роздільності або злегка розмите помітно чіткішим, а також прибирає артефакти JPEG і шум. Але він не відновить деталі, які ніколи не були зафіксовані: крихітні обличчя, нечитабельний текст і сильне розмиття від руху залишаться неоднозначними, і мережа може домалювати там текстуру.
Яке найбільше зображення можна збільшити?: Результат обмежено приблизно 36 мегапікселями на комп'ютері — наприклад, 6000 × 6000 пікселів — і приблизно 16 мегапікселями на телефонах і планшетах. Якщо запросити більше, вхідне зображення спершу зменшується, щоб результат вмістився, і інструмент повідомить про це.
Чи зберігається прозорий фон?: Так. Збережіть у PNG або WebP — і прозорість залишиться: альфа-канал збільшується бікубічною інтерполяцією разом із кольорами, збільшеними ШІ. JPEG не підтримує прозорість, тому такі області стануть білими.
Браузер пише, що WebGPU недоступний. Чи все одно працюватиме?: Так, інструмент перемкнеться на WebAssembly на процесорі: це працює в будь-якому сучасному браузері, але повільніше. Для найкращої швидкості використовуйте свіжу версію Chrome, Edge або Safari на комп'ютері з відеокартою.
Яка модель використовується і чи можна використовувати результати в комерційних цілях?: Інструмент використовує офіційні ваги Real-ESRGAN (general v3 і x4plus), випущені під вільною ліцензією BSD-3-Clause. Створені зображення належать вам; ліцензія поширюється на модель, а не на ваші зображення.