低解像度から高解像度へ 面倒なサイズ変更なしで
サムネイル、メッセンジャーのダウンロード、タイトなクロップ、古い Web アセットには、印刷やズームに適したピクセルが不足していることがよくあります。 PhotoSharpener は、Real-ESRGAN 超解像度とクリーンアップによって実際の解像度を追加するため、大きなファイルでも拡大されたぼやけではなく細部のように見えるようになります。
- 最大出力
- 最大4倍
- 平均時間
- ~8s
- フォーマット
- JPG - PNG - WebP
より多くのメガピクセル、 同じ主題
1 回のアップロードでクリーンアップと超解像度が実行されるため、補間ブラーの代わりに新しいピクセルがテクスチャを保持します。これは、ファイルがすでに小さい場合に最適です。
使用可能な最小のファイルをドロップします
電話、ウェブ、チャット アプリ、またはアーカイブからの JPG、PNG、または WebP。
AI が高周波のディテールを再構築
Real-ESRGAN は、妥当なエッジとテクスチャを予測し、オプションの顔パスがポートレートを保護します。
高解像度のマスターをエクスポートする
スライダーで比較し、トリミング、印刷、店頭ズームに十分なピクセルをダウンロードできます。
低解像度ソースをレスキュー
お持ちの小さなファイルをアップロードできます。AI を備えた高解像度バージョンが返されます。
補間によりピクセルが引き伸ばされます。 超解像が構造を発明する
従来のサイズ変更ではキャンバス サイズが追加されますが、信頼できる詳細が追加されることはほとんどありません。このワークフローは、小さなラスターを大きなフレームに押し込んだときに現れるブロック状のエッジと平らなテクスチャをターゲットとしています。
Real-ESRGAN バックボーン
実際の写真に基づいてトレーニングされるため、葉、毛皮、布地は本物のようなマイクロテクスチャを取り戻します。
エッジ回復
寸法がジャンプしても文字や細い線が溶けるのを防ぎます。
最大 4 倍の解像度
バナー、ポスター、または積極的なリフレームに十分な余裕があります。
面には別のパスが必要です 風景よりも
ポートレートの解像度を高めると、あっという間に見た目が変わってしまいます。顔を認識した修復により、目と肌 に説得力を持たせながら、フレームの残りの部分は超解像度の恩恵を受け続けます。
自然な肌のマイクロコントラスト
ピクセル数が増加したときにプラスチックスムージングを回避します。
目は読みやすいままです
重要なポートレートの手がかりは、大きなサイズでも鮮明なままです。
バランスの取れたグループショット
複数の顔が 1 つのフレームで一貫した処理を受けます。
レゾリューションリフトプラス 研ぎと掃除
JPEG 汚れやノイズはアップスケールするとさらに悪化します。そのため、モデルがそれを認識するたびに、最終エクスポートの前にノイズを除去し、ブロックを解除します。
AIの研ぎ澄まし
ハロー スライダーを使用せずに解像度作業を行った後、エッジを明確にします。
GFPGAN オプション
アーカイブポートレートのオプションの顔修復。
アーティファクトの除去
スケールアップする前に圧縮ブロックに取り組みます。
有料レベルのバッチ
ファイル名をそのままにして 、低解像度エクスポートのフォルダーをキューに入れます。
ピクセルをプッシュする前に これを読んでください
「低解像度画像から高解像度画像へ」が AI で何を意味するのか、何が意味できないのかについての正直なガイダンス。
実際の写真でトレーニングされた超解像度モデルを使用して、妥当な高解像度の詳細を作成します。 より多くのピクセルとより鮮明な構造が得られますが、取り込まれなかった情報を復元することはできません。極端なぼかしには依然として限界があります。
スクリーンショット、ソーシャル再圧縮、小さなカタログのサム、スキャンされたプリント、および小さくエクスポートされた AI レンダリングはすべて、柔らかさと高周波の欠落を組み合わせることで、劇的に改善される傾向があります。
PhotoSharpener は、最大 元の解像度の 4 倍で出力します。それを賢明な印刷計算と組み合わせて、最終的なサイズを決定します。
はい、これらのファイルは古典的な低解像度/高圧縮入力です。オリジナルのピクセルが極度に不足している場合、最大の勝利が期待できます。
ファイルは転送中に暗号化され、GPU で処理され、配信後に 自動的に削除されます。アップロードに関するトレーニングは必要ありません。
Photoshop だけでストレッチするのはやめてください。 AI で解像度を再構築します。
実際のファイルでゲインをプレビューし、比較して納得できたらエクスポートします。
- 処理後に自動削除される
- 通常の所要時間は約 8 ～ 10 秒
- 1回のパスで最大4倍