Resim Değerlendirme

Uses browser interpolation. For AI-grade upscaling use a dedicated ML tool.
Image upscaler

Klasik yeniden örnekleme yöntemi, görüntü büyüdükçe ayrıntıları bulanır; yapay zekâ tabanlı süper çözünürlük ise görünür netliği koruyarak gerçekçi ayrıntılar oluşturur. Düşük çözünürlüklü bir görüntü yüklerseniz bu araç her ikisini de sunar: hızlı ve güvenilir bir büyütme için Lanczos veya orijinal görüntünün daha büyük boyutta çekildiği gibi görünen 2x/3x/4x sonuçları için bir sinir modeli.

Bir görüntüyü nasıl büyütürüz?

  1. 1

    Yükle

    JPG, PNG ve WebP formatları desteklenmektedir; düşük çözünürlüklü fotoğraflar ve illüstrasyonlar da desteklenmektedir.

  2. 2

    Yüksek kaliteli faktörü seçin

    2x, 3x veya 4x.

  3. 3

    Seçme Yöntemi

    Lanczos (hızlı, sadık) veya AI (daha yavaş, makul ayrıntılar geliştirir).

  4. 4

    İndir

    Genişletilmiş çözünürlukta elde edilen çıktı; JPG veya PNG formatında.

Klasik yeniden örnekleme ile yapay zekâ tabanlı ölçeklendirme karşılaştırması

Yan yana

Yöntem Hız Detayların geri kazanımı Artefakt riski
En Yakın Komşu Anında Hiçbirisi Bloklu
Bilineer Anında Hiçbirisi yok Bulanık
Bicubic Hızlı Hafif Yumuşak
Lanczos Hızlı Sade Yüksek kontrastta net şekilde duyulur
AI (ESRGAN sınıfı) Yavaş (saniyeler) Önemli Uydurulmuş detaylar, bazen yanlış

Yapay zekâ tabanlı görüntü ölçeklendiriciler kaybedilen bilgileri geri kazanmaz; eğitim sürecinde öğrendikleri desenlere dayanarak daha yüksek çözünürlüklü içeriklerin nasıl göründüğünü tahmin eder. Gerçek nesnelerin fotoğrafları için elde edilen sonuç genellikle ikna edicidir; metin ve yüzler için doğruluk ise kaynak kalitesine büyük ölçüde bağlıdır.

Hangi durumda hangisini kullanmalısınız

Ölçütler

Dosya Boyutları

Bir 4x yükseltme işlemi, piksel sayısını 16 katına çıkarır. Dosya boyutlarının orantılı olarak artacağını düşünün; depolama kapasitesini buna göre planlayın veya elde edilen dosyalara WebP/AVIF sıkıştırma uygulayın.

Sık Sorulan Sorular

Doğal fotoğraflar için genellikle evet. Ancak hassas teknik görüntüler (şemalar, kullanıcı arayüzü ekran görüntülerindeki görüntüler, piksel sanatı) için Lanczos veya en yakın komşu yöntemi daha uygundur çünkü yapay zekâ hiç var olmayan detayları yaratabilir.

Genel amaçlı boyut artırıcılar özellikleri nazikçe değiştirebilir. Portre çekimleri için yüz detaylarını daha doğru bir şekilde yeniden oluşturmak üzere optimize edilmiş bir yüz tanıma modeli (GFPGAN veya benzeri) kullanın. Bu araç, yapay zekâ sürecinde bir yüz modu sunar.

Yapay zekâ tabanlı boyut artırma işlemi, tarayıcıdaki hesaplama sürecinin çok yavaş olması nedeniyle bir GPU sunucusunda yürütülür. Görüntüler, sonuç indenmeden hemen sonra işlenir ve silinir. Lanczos tabanlı boyut artırma işlemi ise herhangi bir yüklemeye gerek kalmadan doğrudan tarayıcınızda çalışır.

Lanczos: Evet, sınırsız parti işlemi. Yapay zekâ tabanlı boyut artırımı sıralanır ve genellikle GPU verimliliğiyle sınırlıdır; her parti için maksimum 20 görüntüye kadar uygulanabilir.

İlgili Araçlar