アップロードが 512 × 512 ピクセルに制限されているのはなぜですか?
クライアント側の超解像度は、大量のメモリ、GPU 容量、時間を使用します。厳格な制限は、特にソフトウェア WebGL や低電力デバイスでブラウザが応答しなくなることを回避するのに役立ちます。
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実験用 AI 2× アップスケーラー
処理とフォーマットの詳細+
- 主要な処理
- 100% ブラウザ内
- ツールデータのアップロード
- アプリケーションサーバーへのアップロードなし
- ブラウザ技術
- Transformers.js + Swin2SR 軽量 + Web Worker (オプションの ESRGAN Slim 比較)
- 形式 / 出力
- PNG、JPG、WebP 最大 512 × 512 → PNG 2 倍
- 主要な処理
- 100% ブラウザ内
- ツールデータのアップロード
- アプリケーションサーバーへのアップロードなし
- ブラウザ技術
- Transformers.js + Swin2SR 軽量 + Web Worker (オプションの ESRGAN Slim 比較)
- 形式 / 出力
- PNG、JPG、WebP 最大 512 × 512 → PNG 2 倍
ローカルAI実験
実験用AI 2×クリアアップスケーリング
Swin2SR Lightweight は、専用ワーカーでデフォルトのローカル 2x 拡張機能を実行します。入力は 512 × 512 ピクセルに厳密に制限されます。
重要:これにより、実際の詳細ではなく、視覚的な外観が向上します。ロスレス拡大や画像復元ではありません。使用する前にテキスト、面、繰り返しテクスチャを検査してください。
実験比較: ESRGAN Slim
必要に応じて、同じ ≤ 512 × 512 の画像に対して ESRGAN Slim を実行します。 10 ピクセルのパディングを備えた 256 ピクセルのタイル推論を使用するため、テクスチャ、テキスト、処理時間をデフォルトの Swin2SR パスと比較できます。
Swin2SR モデルは、起動後にのみロードされます。処理は専用のワーカーに留まり、低電力デバイスでは速度が低下する可能性があります。
ソース · ≤ 512 PX
テストする小さな画像を選択してください
SWIN2SR · 2× 結果
2×の結果がここに表示されます
ESRGAN SLIM 実験比較
256ピクセルのタイルESRGAN Slim を実行して 2 倍の結果を比較します
このツールについて+
この実験的な明瞭度アップスケーリング ツールは、ローカル 2 倍推論用の専用ワーカーで Transformers.js + Swin2SR 軽量を実行します。 GPU とメモリの長時間使用を避けるため、入力は 512 × 512 ピクセルに厳密に制限されています。オプションの ESRGAN Slim 256 ピクセルのタイル結果を比較に利用できます。ビジュアルエンハンスメントは、実際のディテールの回復、ロスレス拡大、または画像の復元ではありません。
こんな方におすすめ
小さな画像で 2 倍の視覚的強調をテストし、そのデバイスと詳細の制限を理解したい人。
- デフォルトの Swin2SR 軽量結果は 2x に固定されており、512 × 512 ピクセルの入力制限が厳密に設定されています
- 推論は専用ワーカーで実行され、ページ操作を利用可能な状態に保ちます。
- 必要に応じて、ESRGAN Slim とパッチサイズ 256 およびパディング 10 を比較します。
- モデルは明示的なクリック後にのみロードされ、視覚的な強化では実際の詳細は復元されないという明確な警告が表示されます。
使い方+
- 1
512 × 512 ピクセル以下の小さな画像を選択してください
- 2
ワーカーでローカルの Swin2SR 2× 推論を開始する
- 3
オプションで ESRGAN Slim のテクスチャ、テキスト、処理時間の比較を実行します。
- 4
テキスト、顔、繰り返されるテクスチャを調べて詳細を確認し、適切な場合は PNG をダウンロードしてソース画像を保存します
実験用 AI 2× アップスケーラーについてよくある質問
よくある質問+
これはロスレス拡大ですか、それとも画像復元ですか?
いいえ。これはモデル駆動型の視覚強化であり、ソースには存在しなかった、もっともらしいテクスチャやディテールを作成できます。
キャンセルできますか?
はい。キャンセルすると、ローカル モデル セッションがリセットされ、ページ コントロールが復元されます。一部のデバイスでは、基盤となる GPU 作業が完全に解放されるまでに少し時間がかかる場合があります。
GlobalCoreHub は 実験用 AI 2× アップスケーラー のデータをどのように扱いますか？
GlobalCoreHub は 実験用 AI 2× アップスケーラー の主要な処理を現在のブラウザ内で行います。入力データが GlobalCoreHub のアプリケーションサーバーへアップロードされることはありません。このページで説明するローカル保存データは、サイトデータを削除するまで現在のブラウザにのみ残ります。