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图像放大器

使用浏览器插值。若需 AI 级放大，请使用专用的机器学习工具。
步 1 / 4 图片放大器

经典重采样在放大图像时往往会让细节变软；AI 超分辨率会补充合理的细节，保持视觉上的清晰度。上传一张低分辨率图片后，可以选择快速且忠于原图的 Lanczos 放大，也可以使用神经网络模型生成 2×/3×/4× 的结果，让它看起来像一开始就是以更大尺寸拍摄的。

如何放大图像

  1. 1

    上传图片

    支持 JPG、PNG 和 WebP；适用于低分辨率照片和插图。

  2. 2

    选择放大倍数

    2×、3× 或 4×。

  3. 3

    选择方法

    Lanczos（快速、忠于原图）或 AI（较慢，会补充合理细节）。

  4. 4

    下载

    输出放大后的分辨率；JPG 或 PNG 格式。

经典重采样与 AI 放大对比

直接对比

方法 速度 细节增强 伪影风险
最近邻 即时 无 像素块明显
双线性 即时 无 模糊
双三次 快速 少量 边缘偏软
Lanczos 快速 中等 高对比边缘可能出现振铃
AI（ESRGAN 类） 较慢（数秒） 高 生成的细节有时会出错

AI 放大工具并不会真正“恢复”丢失的信息。它会根据训练时学到的模式，预测更高分辨率版本可能是什么样子。对真实物体照片来说，结果通常很自然；对文字和人脸来说，准确度很依赖原图质量。

什么时候用哪种方法

  • AI：低 DPI 照片扫描、旧网页图片，以及需要放大展示的小型商品图。
  • Lanczos：截图和 UI 原型图等每个像素都需要保持准确的图像。
  • 最近邻：像素艺术，例如 Game Boy 精灵图或 16 位游戏图形。

限制

  • 任何放大工具都不会自动添加颜色或修正曝光；这些问题应先单独处理。
  • 通用模型可能会轻微改变面部特征。处理人像时，最好使用面部专用模型。
  • 放大带有明显压缩伪影的 JPG 会让这些痕迹更明显。请先降噪。
  • 将 500 × 500 的图像放大 4× 会得到 2000 × 2000 像素，但不会生成原图中不存在的真实细节。

文件大小

4× 放大会让像素数变为 16×。文件体积也可能按比例增加，请预留存储空间，或将结果压缩为 WebP/AVIF。

常见问题

对自然照片来说通常是的。但对示意图、UI 截图、像素艺术等需要精确保留像素的图像，Lanczos 或最近邻往往更合适，因为 AI 可能生成原本不存在的细节。

通用放大工具可能会轻微改变五官。处理人像时，建议使用 GFPGAN 或类似的面部专用模型，它们针对更准确地重建面部细节进行了优化。本工具在 AI 流程中提供人脸模式。

AI 放大需要在 GPU 服务器上运行，因为浏览器内计算会太慢。图片会在处理完成并下载结果后立即删除。Lanczos 放大则直接在浏览器中运行，无需上传文件。

使用 Lanczos 可以无限批量处理。AI 放大会进入队列，并受 GPU 吞吐量限制，通常每批最多约 20 张图片。

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