Upscayl 图像超分本地 5 步放大 4 倍老照片【免费下载链接】upscayl Upscayl - #1 Free and Open Source AI Image Upscaler for Linux, MacOS and Windows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/up/upscayl截图放大就糊、手机老照片人脸糊成色块收费工具还得先把图传上服务器。Upscayl 图像超分免费开源4 倍放大全程本地计算图片不出硬盘。这篇用 5 步讲完从安装到出第一张 4K 结果。30 秒速览Upscayl 图像超分是什么定位纯本地运行的开源 AI 图像超分工具基于 Real-ESRGAN 算法NCNN Vulkan 在 GPU 上推理。版本与平台当前 v2.15.0协议 AGPL-3.0支持 Windows 10、macOS 12、LinuxAppImage / Flatpak / Snap / deb / rpm。核心数据内置 7 个 4x 模型支持加载自训 NCNN 模型.bin .param。硬前提需要 Vulkan 兼容的显卡多数核显跑不起来。成本0 元不限张数、不上传、无额度。从安装到第一张超分结果的 5 步去 Releases 页下载对应平台安装包Windows 选 .exemacOS 选 .dmg12 以上Linux 选 AppImage 或 Flatpak。双击安装。Windows 弹 SmartScreen 提示时点更多信息再仍要运行。启动主界面选图、选模型、设输出、Start 四步一排摆着默认模型就是 Upscayl 标准 4x。把一张测试图拖进窗口左侧出现原图预览和文件名选图成功。指定输出文件夹点 Start进度条走完后主区变成原图与结果并排对比支持滑块和放大镜两种视图。我拿一张 500×500 的图实测输出 2000×2000单张约 30 秒中等独显。到这里你已经完整跑通了一次本地 AI 放大输入多大、输出多大、耗时多少都心里有数了。老照片放大300×400 扫描件变可打印版目标把扫描出来的低清老照片变成能打印放大的高清版本。把照片拖进窗口或在截图工具里复制图片后直接 CtrlV 粘贴。模型下拉选高保真 4xhigh-fidelity-4x它对皮肤、手部这类细节还原更稳。指定输出文件夹。点 Start等进度条走完。在对比视图里左右拖滑块核对五官和文字边缘。输入输出耗时300×400 JPG1200×1600约 30 秒 / 张中等独显人脸轮廓明显干净了但前提是原片低清且清晰——拍虚了的它救不回来。批量处理 60 张 1080p 截图升到 4K 不返工目标把一文件夹游戏截图全部升到 4K 当壁纸全程不手动干预。主界面打开 Batch Upscale 开关输入方式变成选文件夹。选择整个截图文件夹作为输入。模型选标准 4x游戏原画类素材可以换数字艺术 4xdigital-art-4x。开启自定义输出宽度填 3840程序按原图比例自动算高度。输出格式选 PNG点 Start跑完后点打开输出文件夹直达结果。输入输出耗时60 × 1920×108060 × 3840×2160 PNG单张 30 秒到 1 分钟这是典型的批量 4 倍超分场景全程无人值守没有一张需要返工。Upscayl 图像超分的 7 个模型怎么选模型清单定义在 common/models-list.ts7 个全部原生 4x模型特点什么时候选它Upscayl 标准 4x通用均衡绝大多数场景的默认项Upscayl 轻量 4x速度最快大批量、赶工高保真 4x纹理平滑、还原真实质感人像、老照片、产品图Remacri 4x增加锐度非商用自然风光Ultramix 均衡 4x锐度与细节的平衡点非商用自然图像Ultrasharp 4x极致锐利非商用追求锐度细节数字艺术 4x保持艺术风格、增强线条插画、动漫、游戏原画拿不准就用标准 4x它在多数场景不会翻车。商用项目避开标注非商用的三个选标准、轻量或高保真。和 Topaz、在线工具摆一起看维度UpscaylTopaz Gigapixel在线放大网站价格免费开源AGPL-3.0数百元买断免费额度 订阅隐私纯本地不上传本地需上传服务器批量整文件夹支持部分支持自定义模型支持 NCNN 模型不支持无Linux支持无官方版支持拿不准就选 Upscayl表里唯一同时做到免费、不传图、能塞自定义模型的那一个。新手真正会卡住的 4 个现象现象启动或点 Start 报 Vulkan 相关错误。原因NCNN 后端强依赖 Vulkan多数核显跑不起来。解法装之前先确认显卡支持 Vulkan社区给 Windows/Linux 提供了 CPU 变通方案macOS 没有。现象放大后还是糊甚至更糊。原因Upscayl 不去模糊、不做对焦只擅长低分辨率但清晰的图。解法输入必须是清晰低分的素材失焦严重的图别指望它。现象批量中途点了停止输出文件夹还是空的。原因模型不支持某个动作时Upscayl 会先把整批图升完再统一后处理。解法别急当前批次会自己跑完再停README 的 FAQ 专门解释过这条。现象Windows 上设了 GPU ID实际还是走核显。原因系统没把 Upscayl 设为高性能模式覆盖了你的设置。解法在高级显示设置里设为高性能模式GPU ID 的查法见 docs/Guide.md。还有一个容易误会的点选 2x 不等于原生 2 倍放大。内置 7 个模型只原生输出 4xx1、x2、x3 是把 4x 结果缩小模拟出来的v2.8 起。想要真正的原生 2x/3x加载仓库 models 目录里的 realesr-animevideov3-x2、x3 这类带倍率的模型即可。省一半显卡时间的 3 个设置TTA 模式Settings 里的 TTA测试时增强开关能减少伪影但耗时明显上升。只适合单张精修跑批量前先关掉。元数据保留开启复制图片元数据后输出图会保留原始 EXIF 信息。摄影作品要发平台、图上有版权标识时很关键。自训模型接入v2.5 起把 NCNN 模型.bin .param放进一个文件夹在 Settings 的 Add Custom Models 处指定路径即可使用PyTorch 模型按 docs/Model-Conversion-Guide.md 转成 NCNN 后就能接入这是闭源付费软件给不了的能力。去 Releases 页下 v2.15.0先用轻量模型跑一张小图定效果再用标准模型加 TTA 精修单张最后才上批量——顺序对了时间和显卡都省一半 【免费下载链接】upscayl Upscayl - #1 Free and Open Source AI Image Upscaler for Linux, MacOS and Windows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/up/upscayl创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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