Upscayl 采用开源人工智能技术，可以增强低分辨率图像的效果。

本文主要是介绍Upscayl 采用开源人工智能技术，可以增强低分辨率图像的效果。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Upscayl 是一款免费开源的基于 AI 神经网络与深度学习的「图片画质提升 / 超分辨率软件」，可以做到“无损放大图片”，让你轻松将任意分辨率的图片、照片、壁纸放大到高清、超清甚至 4K 水平，大幅提升图片细节表现与清晰度！效果比起 PhotoShop 等传统软件更出色。

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主要功能和亮点

根据 MIT 许可免费提供
跨平台支持 - Windows、Mac、Linux
将图像放大至原始尺寸的 4 倍
锐化和增强图像细节
利用人工智能提高图像质量
易于使用的界面
积极开发和更新

Upscayl 的功能如下

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我想先介绍一下 Upscayl 的实际能力。上图是一张分辨率极低的 Ayaneo 复古迷你 PC AM01 的图片。它的分辨率为 254 x 198，占用了我硬盘上整整 4KB 的空间。当你右键单击并保存谷歌图片中的照片而不在另一个标签页中打开时，得到的就是这种图片。

现在看看下面的放大结果。这张新照片的分辨率为 16,256 x 12,672，文件大小增加了近 200 倍。当然，也有一些问题，比如左侧的线条模糊不清，暗边有一些污点。但考虑到原始素材，这已经是非常大的进步了。

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这还不是 Upscayl 能够实现的最大缩放系数。我对这幅图像使用了 x8 的缩放系数，即宽度和高度均乘以 8，同时还使用了双倍 Upscayl 功能。该功能使用相同的系数进行两次缩放。因此，你可以先将高度和宽度乘以 8，然后再对放大后的图像进行一次乘法。这项功能可以让你实现一些疯狂的分辨率。使用最大 x16 缩放因子，这张 254 x 198 的图像可以达到 65,024 x 50,688 的分辨率。

无论你是要还原老照片，还是要将网上找到的低分辨率图片放大打印，抑或是要恢复原本无法使用的图片，Upscayl 都能帮你实现。它也是完全免费和开源的。除了设置中的一个捐赠按钮（如果你感谢开发者所做的工作，请务必捐赠）外，Upscayl 没有任何广告，也没有付费版本。这是一款功能齐全的应用程序，完全开源，免费下载。

深入挖掘

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既然你已经知道了 Upscayl 的作用，那就让我们深入了解一下吧。一般流程是这样的。安装好 Upscayl 后，选择一张图片，选择一个模型，设置缩放系数和输出文件夹，然后缩放图片。就是这样。与绝大多数人工智能应用程序（尤其是在 GitHub 上下载的应用程序）不同，你不需要在命令行上大费周章，也不需要经过复杂的设置过程。老生常谈，Upscayl 就是这么好用。

不过，你可以更深入地使用它，并获得更好的效果。例如，我想把上面的图片设为我的壁纸。这是《少年派的奇幻漂流》的截图，和大多数动漫一样，分辨率并不高。这张图片的分辨率为 1,800 x 900，在我的大型 4K 显示器上看起来简直糟透了。我把它放到 Upscayl 中，设置了 4 倍的缩放系数，将分辨率提高到 7,200 x 3,600，这对我的显示器来说绰绰有余了。

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从上面的结果中可以看出，我选择的数字艺术模型已经让图像看起来更好了，但还是存在一些问题。在原图中，你可以看到图像上有一些纸质纹理，而放大后的版本则没有了。此外，模型也没能保持裕二–那个穿着黑色外套的角色–身上的纹理，在不该有白色斑点的地方出现了一些奇怪的白色斑点。

值得庆幸的是，你不必满足于应用程序中附带的模型。Upscayl 提供了一个自定义模型包，如果你不介意弄脏自己的手，还可以自由添加自己的模型。添加模型也非常简单。下载模型后，只需将它们放入一个名为 "models "的文件夹中，并将 Upscayl 指向它们的位置。它会自动加载模型供你使用，你甚至不需要重启应用程序就能看到它们。

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回到图片，我在列表中滚动了一下，然后选择了 Realesr-AnimeVideov3-x4 模型。毕竟这是一张动漫截图，所以使用这个模型也是合情合理的。它也包含在 Upscayl 资源库中，所以我不需要上网去找。再运行一次缩放后，你可以看到上面的效果要好得多。纸张般的纹理完全保留了下来，而且没有任何奇怪的人工痕迹。