图片无损放大-AI为图片开光

简介: 图片无损放大的, 免费的, AI加持, 全平台的开源软件,放大后的图片是 1352X1352,如果觉得不够大, 还可以选择第二个步骤中的 dobule 放大,那样生成的图片就是 2704X2704

牙叔教程 简单易懂

今天为大家介绍一个图片无损放大的, 免费的, AI加持, 全平台的开源软件

upscayl

下面来为大家展示一下软件的效果

第一步 选择图片

随便选张图片, 这张图片的分辨率是 338X338


第二步 选择模型

Upscayl目前一共提供了6种模型

  • REAL-ESRGAN:在保持图像细节的同时提高图像的清晰度和真实感。
  • RemaCRI:可以更好地处理对比度、饱和度等方面的问题,可能更适合处理一些特定领域的图像增强,例如人像、风景等。
  • UltraMix Balanced:更适合处理一些色彩饱和度偏低的图像,保持图像细节和色彩平衡。
  • UltraSharp:专注于提高图像的清晰度和边缘锐利度。
  • Digital Art:专门增强数字艺术作品细节、颜色和纹理等方面的效果,使其看起来更加逼真。
  • Sharpen Image:只专注于增强图像的清晰度和边缘锐利度,而不涉及颜色平衡、细节增强等方面。

各种模型都可以试试, 我选择RemaCRI

第三步 设置输出图片的路径

第四步 AI放大图片

放大后的图片是 1352X1352,

如果觉得不够大, 还可以选择第二个步骤中的 dobule 放大,

那样生成的图片就是 2704X2704

软件给了你非常清晰的使用步骤

图片太大了, 我就不贴了, 我贴个局部对比

眼睛对比

注意看, 这个女人叫小美, 他的左眼自带模糊效果, 右眼自带清晰特效,

这个就是普通的图片放大, 和 AI 放大的对比,

没有对比, 就没有伤害

耳朵对比

普通放大

AI 放大


头巾对比

普通放大

AI 放大


我这边看这区分还是非常明显的, 教程发布了不知道图片会不会糊掉

总结

使用起来非常简单, 还不用花钱, 还等啥呢?

软件官方github仓库

https://github.com/upscayl/upscayl

公众号 牙叔教程

这个ChatGPT星球有多牛逼

相关文章
|
7月前
|
人工智能 监控 算法
人群计数、行人检测数据集(9000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含9000张已标注、已划分的行人图像,适用于人群计数与目标检测任务。支持YOLO等主流框架,涵盖街道、商场等多种场景,标注精准,结构清晰,助力AI开发者快速训练高精度模型,应用于智慧安防、人流统计等场景。
人群计数、行人检测数据集(9000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
用于实验室智能识别的目标检测数据集(2500张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含2500张已标注实验室设备图片,涵盖空调、灭火器、显示器等10类常见设备,适用于YOLO等目标检测模型训练。数据多样、标注规范,支持智能巡检、设备管理与科研教学,助力AI赋能智慧实验室建设。
用于实验室智能识别的目标检测数据集(2500张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
面向智慧牧场的牛行为识别数据集(5000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含5000张已标注牛行为图片,涵盖卧、站立、行走三类,适用于YOLO等目标检测模型训练。数据划分清晰,标注规范,场景多样,助力智慧牧场、健康监测与AI科研。
面向智慧牧场的牛行为识别数据集(5000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
在智能驾驶与智慧交通的研究中,交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练,本数据集提供了 1000张交通场景图片,并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
|
7月前
|
人工智能 编解码 搜索推荐
AI智能换背景,助力电商图片营销升级
电商产品图换背景是提升销量与品牌形象的关键。传统抠图耗时费力,AI技术则实现一键智能换背景,高效精准。本文详解燕雀光年AI全能设计、Canva、Remove.bg等十大AI工具,涵盖功能特点与选型建议,助力商家快速打造高质量、高吸引力的商品图,提升转化率与品牌价值。(238字)
752 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
AI虫子种类识别数据集(近3000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
本数据集包含近3000张已划分、标注的虫子图像,适用于YOLO系列模型的目标检测与分类任务。涵盖7类常见虫子,标注采用YOLO格式,结构清晰,适合农业智能化、小样本学习及边缘部署研究。数据来源多样,标注精准,助力AI虫害识别落地应用。
|
12月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
2710 0
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
|
SQL 人工智能 关系型数据库
SQL玩转多模态AI,轻松搞定图片+文本混合搜索
本文介绍了一种通过原生SQL实现多模态智能检索的破局思路,基于PolarDB创新融合AI智能引擎,解决传统AI检索系统数据迁移冗余和工具链割裂的问题。方案优势包括低门槛AI集成、灵活适配多场景、全链路数据安全及按需付费免运维。文章详细描述了部署资源、应用配置及方案验证步骤,并提供清理资源指南以避免额外费用。适合希望快速构建智能搜索应用的开发者参考实践。
|
人工智能 小程序 前端开发
【一步步开发AI运动小程序】十九、运动识别中如何解析RGBA帧图片?
本文介绍了如何将相机抽取的RGBA帧图像解析为`.jpg`或`.png`格式,适用于体测、赛事等场景。首先讲解了RGBA图像结构,其为一维数组,每四个元素表示一个像素的颜色与透明度值。接着通过`uni.createOffscreenCanvas()`创建离屏画布以减少绘制干扰,并提供代码实现,将RGBA数据逐像素绘制到画布上生成图片。最后说明了为何不直接使用拍照API及图像转换的调用频率建议,强调应先暂存帧数据,运动结束后再进行转换和上传,以优化性能。