0

Vaizdo padidinimo priemonė

Padidinkite vaizdą 2x, 3x arba 4x naudodami tikrus Lanczos arba dvikubinės konvoliucijos resampling, sąžiningai rodomas vienas šalia kito, palyginti su numatytuoju naršyklės dvejetainiu masteliu – klasikiniu resampingu, o ne AI.

🔎

Vilkite ir numeskite vaizdą čia

Palaiko PNG, JPG, WebP

Sąžiningas atsisakymas: tai klasikinis pakartotinis atranka, o ne AI. Tai padidina jūsų vaizdą naudojant tikrą matematiką – nesugalvojama jokia nauja detalė, o puiki tekstūra, kurios nėra originale, čia stebuklingai neatsiras.

Buy Me a Coffee at ko-fi.com
Apdorojama... 0%
Įkeliamas vaizdas
Skaičiavimo konvoliucijos branduolys
Eilučių ir stulpelių atrinkimas
Atlikta

Rezultatas

Preview Output

Daugybė svetainių žada „AI padidinimą“, dėl kurio maža nuotrauka atrodo taip, lyg ji būtų daryta naudojant profesionalią įrangą. Šis įrankis daro kažką nuoširdesnio: padidina vaizdą naudodamas tikrus, dešimtmečių senumo, matematiškai gerai suprantamus pakartotinio atrankos algoritmus – tą pačią šeimą, kuri buvo naudojama profesionalioje vaizdų redagavimo programinėje įrangoje dar ilgai, kol kas nors ką nors vadino „AI“ – ir tiksliai parodo, kaip tai lyginama su mastelio keitimu, kurį jau daro jūsų naršyklė nemokamai.

Įdiegti du tikrai skirtingi algoritmai, o ne vienas algoritmas su dviem etiketėmis. „Lanczos“ atrinkimui naudojamas languotas sinc branduolys – sinc(x) padaugintas iš sinc(x/a), esant paramos spinduliui a=3, kuris veikia kaip beveik idealus žemųjų dažnių filtras ir paprastai sukuria ryškiausias, didžiausio kontrasto briaunas. Dvikubinis pakartotinis atrinkimas naudoja klasikinį Keys (1981) kubinį konvoliucijos branduolį, kurio a=-0,5 (atitinka Catmull-Rom spline), kubinį daugianarį, kurio atramos spindulys yra 2, todėl gaunami sklandesni, švelnesni rezultatai ir mažiau skambėjimo šalia kietų kraštų. Abi taikomos kaip tikros atskiriamos konvoliucijos: kiekviena eilutė pirmiausia atrenkama horizontaliai, tada kiekvienas stulpelis atrenkamas vertikaliai, o branduolio svoriai apskaičiuojami kiekvienam išvesties pikseliui ir normalizuojami, kad jų suma visada būtų 1.

Palyginimui, įrankis taip pat pateikia tą patį padidinimą naudodamas pačios naršyklės numatytąjį piešimo vaizdo mastelį (imageSmoothingEnabled = true, numatytoji kokybė) – greitą dvilinės šeimos metodą, kurį naudoja kiekvienas drobės pagrindu sukurtas įrankis, jei neįgyvendina nieko geresnio. Padėjus jį šalia pasirinkto Lanczos arba dvikubinio rezultato, matoma tikrosios atrankos vertė: ryškesni kraštai ir mažiau suliejimo esant tokiai pačiai tikslinei raiškai, naudojant tuos pačius šaltinio pikselius.

Ko šis įrankis nepadarys, tai išras detales, kurios niekada nebuvo užfiksuotos. Nė vienas neuroninis tinklas atspėtų, kaip „turėtų“ atrodyti neryškus plaukų lopinėlis ar nutolusi valstybinio numerio lentelė – kiekvienas išvesties pikselis yra matematiškai apibrėžtas svertinis tikrojo šaltinio pikselių derinys. Pasirinkite 2x, 3x arba 4x, pasirinkite Lanczos arba bicubic ir atsisiųskite rezultatą PNG formatu visa raiška. Viskas veikia vietoje, naudojant pačios naršyklės „Canvas 2D“ ir „ImageData“ API – jūsų vaizdas niekada niekur neįkeliamas.