圖片工具
2× 圖片增強
拖入一張圖片，或按 Ctrl/Cmd+V 貼上圖片。
單張靜態 JPEG / PNG / WebP · 15 MB · 262144輸入像素 · 單邊1024px
選擇圖片開始。
目前輸出PNG
亮度神經增強可能產生瑕疵或假細節，請在100%確認實際結果。
圖片留在目前裝置。選圖後自動處理，並從本站載入所需模型。
使用說明與常見問題
匯入一次，切換功能無需重選。
用本機亮度超解析將寬高各放大兩倍，再檢查實際產生結果。
使用步驟
- 選擇一張靜態 JPEG、PNG 或 WebP，最多15 MB、262144個輸入像素、單邊1024像素。
- 選圖後自動增強2×。本機模型分塊處理，進度與取消一起顯示。
- 在100%或200%檢查實際結果，下載 PNG，或主動套用到其他圖片工具。
本機模型、透明輸出與處理邊界
選圖驗證通過後，從本站載入固定 ESPCN 2× 權重與工作獨占 WebGL2 執行環境，不上傳圖片。原生解碼校正方向後，寬高分別乘二。重新編碼為 PNG，保留插值後的透明度，不複製來源中繼資料。
分塊包含模型四像素感受野上下文，並保留原圖邊界；真實分塊輸出與整圖模型輸出獨立比較。模型預測全範圍亮度，原有色度與預乘 alpha 插值。顏色與精細內容仍可能改變。
替換、清空、取消或離開使舊結果、晚回呼與下載作用域失效，釋放 Bitmap、Canvas、GPU 資源和物件 URL。圖片、名稱、尺寸、進度或任意例外文字不進入分析事件。慢裝置可能達到處理預算，請嘗試更小圖片。
常見問題
這只是一般縮放嗎？
不是一般 Canvas 縮放或銳化。已訓練的 ESPCN 2× 模型為每個輸入像素預測四個亮度樣本，實際執行神經推論。色度與 alpha 使用雙線性插值，並非所有通道都由模型產生。
能恢復真實缺失細節嗎？
不能保證。小模型可能改變邊緣並產生假細節或瑕疵，文字、人臉與嚴重壓縮圖片尤其需要確認。輸出寬高確為各兩倍，但尺寸增加不代表保真度提高，請在100%檢查實際結果。
為什麼限制輸入尺寸？
使用帶四像素上下文的有界分塊、最多262144個輸入像素與45秒檢查點。輸出最多1048576個像素，以限制瀏覽器本機工作量。不相容 GPU 會明確失敗，不輸出假增強結果。