画像を2×拡大・補正
画像を1枚ドロップするか、Ctrl/Cmd+Vで画像を貼り付けます。
静止JPEG / PNG / WebP 1枚 · 15 MB · 262144入力画素 · 1辺1024px
画像を選択してください。
輝度のニューラル補正で偽の細部や不自然な点が生じます。実際の結果を100%で確認してください。
画像は端末内で処理します。画像を選ぶと自動処理し、必要なモデルをこのサイトから読み込みます。
使い方とよくある質問
タブを切り替えても画像は保持されます。
ローカルの輝度超解像で幅と高さを2倍にし、実際の結果を確認します。
使い方
- 15 MB、262144入力画素、1辺1024ピクセル以内の静止JPEG、PNG、WebPを1枚選びます。
- 画像の検証後に2×補正を自動実行します。ローカルモデルが分割処理し、進捗とキャンセルを一緒に表示します。
- 実際の結果を100%または200%で確認し、PNGを保存するか、画像ツールに明示的に適用します。
ローカルモデル・透明出力と上限
画像の検証後に固定ESPCN 2×の重みとタスク専用WebGL2実行環境をこのサイトから読み込み、画像は送信しません。向きを補正した後に幅と高さを各2倍にします。PNGで再出力し、補間した透明度を保持します。元のメタデータはコピーしません。
分割にはモデルの4ピクセル受容野の文脈を含め、元画像の境界を維持します。分割結果と画像全体のモデル結果を独立比較します。全範囲の輝度を予測し、元の色差と乗算済みalphaを補間します。色や細部が変わる場合があります。
置換、クリア、キャンセル、離脱で古い結果、遅い処理、ダウンロードの範囲を無効化し、Bitmap、Canvas、GPU、オブジェクトURLを解放します。画像、名前、寸法、進捗、任意の例外文は分析イベントに入りません。遅い端末では処理予算に達する場合があり、小さい入力をお試しください。
よくある質問
通常のリサイズと同じですか？
通常のCanvasリサイズやシャープ化ではありません。学習済みESPCN 2×が各入力画素に対して4つの輝度サンプルを予測する、実際のニューラル推論です。色差とalphaは双線形補間のため、すべてのチャンネルをモデルで生成するわけではありません。
本当に失われた細部を復元できますか？
保証しません。小型モデルは境界を変え、特に文字、顔、強く圧縮された画像で偽の細部や不自然な点を作ることがあります。幅と高さは正確に各2倍ですが、大きくなることは忠実さの向上を意味しません。100%で実際の結果をご確認ください。
入力サイズを制限する理由は？
4ピクセルの文脈を含む分割処理、262144入力画素、45秒のチェックポイントでブラウザーの処理を制限します。出力は最大1048576画素です。非対応GPUでは偽の補正結果を出さず、明確にエラーを表示します。