ぼやけた画像にならずに画像を拡大する。

通常のエディタで画像の角をドラッグすると、ソフトウェアは撮影されたことのないピクセルを作成する必要があります。従来のアルゴリズム（最近傍法、バイリニア法、バイキュービック法）は、隣接するピクセルを平均化することでこれを行います。結果は数学的には妥当ですが、視覚的には最悪です。エッジがぼやけ、細かいテクスチャは潰れ、テキストは読めなくなります。画像は大きくなりますが、以前より多くの情報を持っていません。

AI超解像は根本的に異なるアプローチを取ります。ニューラルネットワークは同じ画像の小さいバージョンと大きいバージョンの数百万のペアで訓練されるため、本物の詳細がどのように見えるかを学習します — シャープなエッジ、髪の毛、テキストの線が高解像度でどのように見えるべきかです。平均化の代わりに、もっともらしい詳細を再構成します。写真、商品写真、ロゴへの影響は劇的です。

Handytoolのアップスケーラーは、トランスフォーマーベースの超解像モデルであるSwin2SRを使用し、ブラウザ内で直接実行されます。サーバーが処理を行うことはなく、待つキューもありません — 計算はあなた自身のGPUまたはCPUで行われます。

基礎となるモデルは2倍の超解像ネットワークです。4倍オプションは順序立てて2回実行します。画像は2倍のサイズにアップスケールされ、その結果が再度モデルに供給されて再び2倍になります。このチェーニングは本物の4倍拡大を生成し、実際に再構成された詳細がありますが、2番目のパスは元のカメラデータではなくモデル自体の出力から機能しています。

実際には、ロゴ、ラインアート、スクリーンショットなどのクリーンなソースに対して非常にうまく機能します。ノイズが多い、または高度に圧縮された写真の場合、2番目のパスは最初のパスが導入したアーティファクトを増幅する可能性があります。4倍の結果が過度に処理されているように見える場合は、代わりに画像を2倍で実行してください — しばしばより良い見た目のオプションです。

ウェブ上のほぼすべての無料AIアップスケーラーは、画像をGPUサーバーにアップロードし、そこでモデルを実行し、結果を返送することで機能します — しばしば透かし、レート制限、またはアカウントの背後にあります。画像は他の誰かのハードウェアに存在し、彼らの保持ポリシーの対象となります。

Handytoolはそれを反転させます。モデルはブラウザにダウンロードされ、推論はあなたのマシンで実行されるため、画像自体は決して送信されません。ツールが行う唯一のネットワークリクエストは、初回使用時にモデルウェイトをフェッチすることであり、そのリクエストはあなたやあなたのファイルについて何も含みません。家族の写真、未発表の商品写真、クライアント作業はすべてローカルに保たれます。