Image Upscaler

O mulțime de site-uri promit „AI upscaling” care face ca o fotografie mică să pară ca și cum ar fi fost făcută cu echipament profesional. Acest instrument face ceva mai cinstit: vă mărește imaginea folosind algoritmi de reeșantionare reali, vechi de zeci de ani, bine înțeleși din punct de vedere matematic - aceeași familie folosită în software-ul profesional de editare a imaginilor cu mult înainte ca cineva să numească ceva "AI" - și vă arată exact cum se compară asta cu scalarea pe care o face deja browserul dvs. gratuit.

Sunt implementați doi algoritmi cu adevărat diferiți, nu un algoritm cu două etichete. Reeșantionarea Lanczos utilizează un nucleu sinc cu fereastră - sinc(x) înmulțit cu sinc(x/a) într-o rază de suport de a=3 - care acționează ca un filtru trece-jos aproape ideal și tinde să producă marginile cele mai ascuțite și cu cel mai mare contrast dintre cele două. Reeșantionarea bicubică folosește nucleul clasic de convoluție cubică Keys (1981) cu a=-0,5 (echivalent cu o spline Catmull-Rom), un polinom cubic pe bucăți cu o rază de sprijin de 2 care produce rezultate mai netede, mai blânde, cu mai puțin sunet lângă marginile dure. Ambele sunt aplicate ca convoluții separabile autentice: fiecare rând este reeșantionat mai întâi pe orizontală, apoi fiecare coloană este reeșantionată pe verticală, cu greutățile nucleului calculate pentru fiecare pixel de ieșire și normalizate, astfel încât să se însumeze întotdeauna la 1.

Pentru comparație, instrumentul redă, de asemenea, aceeași mărire, folosind propriul browser implicit drawImage scaling (imageSmoothingEnabled = adevărat, calitate implicită) - metoda rapidă de familie biliniară la care recurge fiecare instrument bazat pe pânză dacă nu implementează ceva mai bun. Plasând-o lângă rezultatul Lanczos sau bicubic ales de dvs. face vizibilă valoarea reeșantionării reale: margini mai clare și mai puțin neclară la aceeași rezoluție țintă, de la aceeași sursă pixeli.

Ceea ce acest instrument nu va face este să inventeze detalii care nu au fost niciodată surprinse. Nu există o rețea neuronală care să ghicească cum ar trebui să arate un petic neclar de păr sau o plăcuță de înmatriculare îndepărtată - fiecare pixel de ieșire este o combinație ponderată definită matematic de pixeli sursă reali. Alegeți 2x, 3x sau 4x, alegeți Lanczos sau bicubic și descărcați rezultatul ca PNG la rezoluție maximă. Totul rulează local cu propriile API-uri Canvas 2D și ImageData ale browserului - imaginea ta nu este încărcată niciodată nicăieri.