AIアップスケールの仕組み
通常のリサイズは既存のピクセルを引き伸ばすだけなので、小さな画像はぼやけるだけです。Real-ESRGANは鮮明な写真と劣化した写真のペアで学習した超解像ネットワークで、失われた細部がどう見えていたかを推定して描き足し、輪郭、文字、質感を再構成しながら画像を2倍または4倍に拡大します。
JPG、PNG、WebPをアップロードし、倍率を選んで結果をPNGでダウンロードします。大きな画像は重なり合うタイルに分けて処理されるため、サイズにかかわらず画像全体が同じ処理を受けます。後でファイルを小さくするには、PNGをPNGからJPGに通してください。
モデルが得意なことと苦手なこと
最も効果がはっきり出るのは、単に小さすぎる写真やイラストです。サムネイル、古いスマートフォンの写真、カタログから取った商品写真、Web解像度で保存されたロゴなど。同時にJPEGの圧縮ブロックも滑らかになるため、拡大を抜きにしても画像が改善されることがよくあります。
ネットワークは細部を創作するため、すでに読めない文字を復元したり、数ピクセル幅しかない顔を再現したりはできません。その場合はもっともらしいが正しいとは限らない描写になります。強いノイズ、手ブレ、透かしは他の部分と一緒に拡大されます。
主な用途
印刷には1インチあたり150〜300ピクセル以上が必要です。4倍の拡大で、幅1000ピクセルのWeb画像がはがきサイズにきれいに印刷できる画像になります。オンラインの出品者は仕入先の画像をマーケットプレイスの最小サイズに合わせて拡大し、デザイナーは小さなコピーしか残っていないロゴやアイコンを救います。
拡大したスクリーンショットは高解像度ディスプレイでも読みやすく、古いカメラの写真やアーカイブのスキャンはスライドやプレゼンに十分な解像度を得られます。
上限とファイルサイズ
出力は1600万画素までです。400万画素までの画像は2倍に、100万画素までの画像は4倍に拡大できます。それより大きい入力は、ほとんどの端末が快適に開ける範囲を超えるため、上限を示すメッセージとともに拒否されます。
結果は可逆のPNGとして書き出され、元のJPGの数倍の大きさになります。画像圧縮を使えばピクセルサイズを変えずにWeb向けに軽くできます。処理はGPUで実行され、100万画素の写真を4倍に拡大するのに数秒かかります。