Upscayl 免费开源本地 AI 超分:5 步把 300×400 老照片变成 1200×1600

发布时间:2026/9/14 15:09:54

Upscayl 免费开源本地 AI 超分:5 步把 300×400 老照片变成 1200×1600 Upscayl 免费开源本地 AI 超分5 步把 300×400 老照片变成 1200×1600【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截图放大就糊成马赛克手机老照片放大后人脸是色块。Upscayl 是一款免费开源的 AI 图像增强工具它在你本地电脑上把低清图片放大 4 倍图片不出硬盘不上传、不收费支持 Windows、macOS、Linux。它擅长什么、不擅长什么先 5 秒排雷它擅长低分辨率但本身清晰的素材老照片、截图、素材图一次放大 4 倍整文件夹批量。它不擅长失焦、拍糊的图——放大救不了模糊。它做不到的三件事先排掉再往下读不能去模糊、不能对焦输入糊了输出也糊不能修复破损、不能换脸只做放大和细节补全没有支持 Vulkan 的显卡就跑不起来多数核显不行。方案价格数据上云批量Upscayl免费开源否纯本地整文件夹Topaz Gigapixel数百元买断否本地支持在线放大网站免费额度订阅是需上传部分安装到出图只需 5 步第一张 4 倍超分到项目 Releases 页下对应平台的包Windows 选 .exemacOS 选 .dmgLinux 有 AppImage、Flatpak、Snap、deb、rpm。双击安装。Windows 会弹未知发布者确认框点Yes继续。启动后主界面是四步一排选图、选模型、设输出文件夹、启动。默认模型就是 Upscayl 标准 4x。拖一张测试图进窗口左侧出现原图预览即选图成功。指定输出文件夹点绿色的 Upscayl 按钮启动。进度条走完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。我实测500×500 输入 → 2000×2000 输出单张约 30 秒中等独显。为什么放大了还会变清晰3 句话讲完放大不是复制像素模型在猜细节。算法基于 Real-ESRGAN模型根据纹理走向推断高清图该有的细节像修图师凭上下文补出五官轮廓。算力跑在 GPU 的 Vulkan 后端上NCNN 引擎1080p 图 4 倍放大通常一两分钟。图片从打开到输出不离开本机不经过任何服务器无费用无额度。人像、截图、插画该选哪个超分模型仓库内置 7 个模型按你的素材类型选不用背模型名素材类型推荐配置一句话理由人像、老照片、产品图高保真 4x皮肤手部纹理平滑还原稳游戏截图、风景、通用素材Upscayl 标准 4x均衡不出错默认首选插画、动漫、游戏原画数字艺术 4x保风格、强线条自然风光仅非商用Remacri 4x锐度和细节更足追求锐度仅非商用Ultrasharp 4x锐度拉满适合单张精修Ultramix 均衡 4x 同属非商用定位介于两者之间。拿不准就选 Upscayl 标准 4x它在 80% 的场景不会翻车。实战两个任务老照片精修 60 张截图批量到 4K任务一单张精修 300×400 老照片目标把扫描出来的 300×400 老照片变成能打印的 1200×1600。照片拖入窗口或 CtrlV 粘贴。模型选高保真 4x。指定输出文件夹。点 Start等进度条走完。对比视图里左右拖滑块核对人脸边缘。结果输入 300×400 JPG → 输出 1200×1600单张约 30 秒中等独显。人脸轮廓边缘明显干净了不再是一团色块。任务二批量 60 张 1080p 游戏截图到 4K目标一文件夹 1080p 截图全部升到 4K 当壁纸全程无人值守。打开主界面的 Batch Upscale 开关选图方式变成选文件夹。选择整个截图文件夹作为输入。模型选 Upscayl 标准 4x。开启自定义输出宽度填 3840高度按原图比例自动算。输出格式选 PNG点 Start。跑完点打开输出文件夹一键直达结果。结果60 张 1920×1080 → 3840×2160 的 PNG单张 30 秒到 1 分钟没有一张需要返工。三个效率开关我后来才发现的好用项剪贴板粘贴— 截图工具里复制图片回 Upscayl 按 CtrlV 直接进队列不用先存盘 — 截图工作流快一半保留 EXIF 元数据— Settings 里开启复制图片元数据输出图经 exiftool 保留原始 EXIF — 摄影作品要发平台、图上有版权标识时加载自定义 NCNN 模型— 自训的 .bin 加 .param 放进一个文件夹在 Add Custom Models 处指定路径v2.5 起支持 — 内置模型不匹配你的素材时转换 PyTorch 模型的方法见 docs/Model-Conversion-Guide.md界面切中文— Settings 里语言选中文菜单全部汉化 — 第一次上手怕英文菜单语言文件在 renderer/locales/zh.json卡住了就查这份排错清单启动或点 Start 报 Vulkan 错误 → 确认显卡支持 Vulkan多数核显跑不起来Windows、Linux 可试社区提供的 CPU 变通方案macOS 目前没有。放大后还是糊、甚至更糊 → 停手Upscayl 不能去模糊、不能对焦换低清但清晰的素材再跑。批量中途点了停止输出文件夹是空的 → 等一等模型不支持某个动作时它会先把整批升完再做后处理批次跑完会自己停。Windows 上设了 GPU ID 还是走核显 → 在系统高级显示设置里把 Upscayl 设为高性能模式否则 Windows 会覆盖你的 GPU ID用法见 docs/Guide.md。60 张图跑了一下午 → 查 TTA测试时增强是否开着耗时约为原来的 8 倍只对单张精修时打开。选了 2x 以为得到原生 2 倍 → 内置 7 个模型都只原生输出 4xx1/x2/x3 是缩小模拟想要真 2x/3x加载对应倍率模型比如 models/ 目录里的 realesr-animevideov3-x2 和 x3。现在开始下载地址和我推荐的顺序去项目 Releases 页下载 v2.15.0Windows 选 .exemacOS 选 .dmg要求 macOS 12 以上Linux 有 AppImage、Flatpak、Snap、deb、rpm。源码党直接克隆git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/up/upscayl我的顺序先轻量模型跑一张小图定效果 → 标准模型加 TTA 精修单张 → 最后上批量。把舍不得删又看不清的图翻出来试试 【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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