이미지를 흐릿하게 만들지 않고 확대하세요.

일반 편집기에서 이미지 모서리를 드래그하면 소프트웨어는 원래 캡처되지 않은 픽셀을 만들어야 합니다. 최근접 이웃, 이중선형, 이중삼차 같은 고전 알고리즘은 인접한 픽셀을 평균화하여 이를 수행합니다. 결과는 수학적으로는 합리적이지만 시각적으로는 끔찍합니다. 모서리가 부드러워지고, 미세한 질감이 뭉개지고, 텍스트가 읽을 수 없게 됩니다. 이미지는 커지지만 이전보다 더 많은 정보를 담지 못합니다.

AI 초해상도는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 신경망은 같은 사진의 작은 버전과 큰 버전의 수백만 쌍으로 학습되므로 실제 세부 사항이 어떻게 보이는지 배웁니다. 날카로운 모서리, 머리카락 가닥, 텍스트 줄이 더 높은 해상도에서 어떻게 나타나야 하는지 학습합니다. 평균화 대신 그럴듯한 세부 사항을 재구성합니다. 사진, 제품 샷, 로고에서의 차이는 극적입니다.

Handytool의 확대기는 트랜스포머 기반 초해상도 모델인 Swin2SR을 브라우저에서 직접 실행합니다. 작업을 수행하는 서버가 없고 기다릴 큐가 없습니다. 계산은 자신의 GPU 또는 CPU에서 발생합니다.

기본 모델은 2배 초해상도 네트워크입니다. 4배 옵션은 이를 순차적으로 두 번 실행합니다. 이미지가 2배 크기로 확대되고 해당 결과가 다시 모델을 통해 공급되어 다시 2배가 됩니다. 이 체이닝은 실제 재구성된 세부 사항으로 진정한 4배 확대를 생성하지만, 두 번째 패스는 원본 카메라 데이터가 아닌 모델 자체의 출력에서 작동함을 의미합니다.

실제로 로고, 라인 아트, 스크린샷과 같은 깔끔한 소스에 매우 잘 작동합니다. 노이즈가 많거나 심하게 압축된 사진의 경우 두 번째 패스가 첫 번째 패스에서 도입된 아티팩트를 증폭할 수 있습니다. 4배 결과가 과도하게 처리된 것처럼 보이면 대신 이미지를 2배로 실행하세요. 종종 더 나은 선택입니다.

웹의 거의 모든 무료 AI 확대기는 사진을 GPU 서버에 업로드하고, 모델을 실행하고, 결과를 다시 보내는 방식으로 작동합니다. 종종 워터마크, 속도 제한 또는 계정 뒤에 있습니다. 이미지는 다른 사람의 하드웨어에 있으며 그들의 보존 정책의 대상입니다.

Handytool은 이를 반전시킵니다. 모델이 브라우저에 다운로드되고 추론이 기계에서 실행되므로 사진 자체는 어디에도 전송되지 않습니다. 도구가 만드는 유일한 네트워크 요청은 첫 사용 시 모델 가중치를 가져오는 것이며, 해당 요청에는 사용자 또는 파일에 대한 정보가 포함되지 않습니다. 가족 사진, 미출시 제품 샷, 클라이언트 작업 모두 로컬에 유지됩니다.