如何使用AI来免费提升你的图片质量

学习如何使用AI免费放大您的图像,可以将那些恼人的低分辨率图像转变为高分辨率的杰作------至少在某种程度上是这样。虽然使用我们用于此任务的应用程序Upscayl需要稍微调整一下不同的模型,但您至少应该能够将图像转换成视觉上更令人愉悦的效果。

Upscayl目前仍在开发中,但会定期更新,其GitHub网站上有大量文档可供参考。不过,您需要下载到您的计算机上------虽然云版本正在开发中,但目前这款AI图像放大工具必须离线使用。这不是大问题,假设您有足够的硬盘空间,但要注意生成的图像可能会很大。

可以肯定的是:Upscayl易于使用,并且其功能集不断增长,使其成为一个值得关注的应用程序。因此,请通过其官方网站或开发者的GitHub下载MacOS、Linux和Windows版本。我们发现最新版本通常会发布在GitHub上。

1. 选择图像

(图片:© Future)

如果您开启批量放大功能,则可以选择多个图像。关闭此功能意味着您将一次放大一个单独的图像。

要开始,请 点击选择图像选择您想要放大的PNG、JPG、JPED或WEBP图像 ,或者 将您的图像拖拽到窗口中

如果您想上传多于一张图像,应该 开启批量放大 ------这将允许您 点击选择文件夹

2. 选择放大方法上传您的图像之后,可以 点击选择模型下方的按钮。共有六种不同的模型可供选择,我们建议您尝试每一种模型,它们的特点从真实到超锐利和数字艺术各不相同。

3. 决定放大倍数如果您是上传单独的图像,有两个选项可供选择。第一个是可以 点击"双倍放大",这将让AI将图像放大两倍,但请注意这可能会对您的计算机处理器施加压力。

第二个选项是可以移动 图像放大比例滑块 来决定您希望最终图像的分辨率有多大,但请注意,任何超过4倍的(除了16倍双重放大)将仅重新调整图像大小,而不使用AI放大。

如果是批量上传,您只能使用滑块。

4. 设置输出文件夹

现在 点击设置输出文件夹选择一个文件夹 来保存放大的图像。

5. 选择文件格式

在屏幕顶部 选择设置选项卡决定您要保存图像的文件格式 。您可以 选择PNG、JPG和WEBP

如果需要,您可以探索其他设置,但 点击Upscayl选项卡 回到任务。

6. 点击Upscayl

当你准备好后,请仔细检查分辨率的变化程度,然后 点击 Upscayl 让应用程序开始它的魔法。这个过程可能会花一些时间。

7. 比较结果

你应该对结果感到满意。 移动滑块 查看前后图片以进行比较。


Upscayl 并不是唯一的 AI 图像编辑器。你可能还想了解如何使用 Midjourney 的新 AI 图像编辑器,或者看看如何使用 Flux 通过 Grok 来制作图片。此外,了解如何使用 Google Pixel 9 的 Reimagine AI 功能进行惊艳的照片编辑也非常值得。

总结:

使用AI技术放大图像再也不是难题。Upscayl是一款正在开发中的免费应用程序,专为将低分辨率图像转换为高分辨率图像而设计。用户只需按照几个步骤操作,便能轻松实现视觉效果上的提升。首先,需要选择要放大的图像,可以是PNG、JPG、JPED或WEBP格式的文件,还支持批量放大功能。然后,用户可以选择六种不同的放大模型,每种模型都有各自独特的效果,例如强调真实度或锐利度。接着,通过滑块或双倍放大功能设定放大倍数,并选择输出文件夹和文件格式。最后,点击Upscayl按钮即可开始处理,生成高质量的放大图像。

Upscayl的操作简单易学,且功能不断更新完善,为用户提供了丰富的图像处理选项。然而,AI图像放大仅是AI应用的一部分。在数字营销领域,使用光年AI这样的AI平台可以显著提升工作效率和流量增长。

相关推荐
聚客AI4 分钟前
大模型学习进阶路线图:从Prompt到预训练的四阶段全景解析
人工智能·llm·掘金·日新计划
晓13139 分钟前
第七章 OpenCV篇——角点检测与特征检测
人工智能·深度学习·计算机视觉
DeepSeek大模型官方教程39 分钟前
NLP之文本纠错开源大模型:兼看语音大模型总结
大数据·人工智能·ai·自然语言处理·大模型·产品经理·大模型学习
MidJourney中文版1 小时前
深度报告:中老年AI陪伴机器人需求分析
人工智能·机器人
王上上2 小时前
【论文阅读41】-LSTM-PINN预测人口
论文阅读·人工智能·lstm
智慧化智能化数字化方案2 小时前
69页全面预算管理体系的框架与落地【附全文阅读】
大数据·人工智能·全面预算管理·智慧财务·智慧预算
PyAIExplorer2 小时前
图像旋转:从原理到 OpenCV 实践
人工智能·opencv·计算机视觉
Wilber的技术分享2 小时前
【机器学习实战笔记 14】集成学习:XGBoost算法(一) 原理简介与快速应用
人工智能·笔记·算法·随机森林·机器学习·集成学习·xgboost
19892 小时前
【零基础学AI】第26讲:循环神经网络(RNN)与LSTM - 文本生成
人工智能·python·rnn·神经网络·机器学习·tensorflow·lstm
burg_xun3 小时前
【Vibe Coding 实战】我如何用 AI 把一张草图变成了能跑的应用
人工智能