Skalowanie obrazu

Wiele witryn obiecuje „skalowanie AI”, dzięki któremu małe zdjęcie wygląda tak, jakby zostało zrobione na profesjonalnym sprzęcie. To narzędzie robi coś bardziej uczciwego: powiększa obraz przy użyciu prawdziwych, znanych od kilkudziesięciu lat, dobrze zrozumiałych matematycznie algorytmów ponownego próbkowania — tej samej rodziny, której używano w profesjonalnym oprogramowaniu do edycji obrazów na długo przed tym, zanim ktokolwiek nazwał cokolwiek „sztuczną inteligencją” — i pokazuje dokładnie, jak to się ma do skalowania, które Twoja przeglądarka oferuje już za darmo.

Zaimplementowano dwa naprawdę różne algorytmy, a nie jeden algorytm z dwiema etykietami. Ponowne próbkowanie Lanczosa wykorzystuje okienkowe jądro sinc — sinc(x) pomnożone przez sinc(x/a) w promieniu podpory a=3 — które działa jak niemal idealny filtr dolnoprzepustowy i ma tendencję do tworzenia najostrzejszych krawędzi o najwyższym kontraście z tych dwóch. Dwusześcienne ponowne próbkowanie wykorzystuje klasyczne jądro splotu sześciennego Keysa (1981) z a=-0,5 (odpowiednik splajnu Catmulla-Roma), odcinkowy wielomian sześcienny z promieniem podparcia równym 2, który daje gładsze, bardziej miękkie wyniki z mniejszym dzwonieniem w pobliżu twardych krawędzi. Obydwa są stosowane jako prawdziwe, rozdzielne sploty: każdy wiersz jest najpierw ponownie próbkowany w poziomie, następnie każda kolumna jest ponownie próbkowana w pionie, przy czym wagi jądra są obliczane na piksel wyjściowy i normalizowane, tak aby zawsze sumowały się do 1.

Dla porównania narzędzie renderuje również to samo powiększenie, korzystając z domyślnego skalowania DrawImage przeglądarki (imageSmoothingEnabled = true, domyślna jakość) — szybkiej metody rodziny dwuliniowej, do której wraca każde narzędzie oparte na płótnie, jeśli nie zaimplementuje niczego lepszego. Umieszczenie go obok wybranego wyniku Lanczosa lub wyniku dwusześciennego sprawia, że ​​widoczna jest wartość rzeczywistego ponownego próbkowania: ostrzejsze krawędzie i mniejsze rozmycie przy tej samej rozdzielczości docelowej, z tych samych pikseli źródłowych.

To narzędzie nie umożliwi wynalezienia szczegółów, które nigdy nie zostały uchwycone. Żadna sieć neuronowa nie zgadnie, jak „powinna” wyglądać rozmazana kępka włosów lub odległa tablica rejestracyjna — każdy piksel wyjściowy to matematycznie zdefiniowana ważona kombinacja rzeczywistych pikseli źródłowych. Wybierz 2x, 3x lub 4x, wybierz Lanczos lub bicubic i pobierz wynik jako plik PNG w pełnej rozdzielczości. Wszystko działa lokalnie za pomocą własnych interfejsów API Canvas 2D i ImageData przeglądarki — Twój obraz nigdy nie jest nigdzie przesyłany.