快速档 — Real-ESRGAN general x4v3
CoderViking/realesr-general-x4v3-onnx
- 下载体积
- 许可证
- BSD-3-Clause
34 层卷积网络，小到一秒就能下完。在 512×384 的测试图上，WebGPU 用了 1.0 秒，单线程 CPU 用了 11.8 秒；整整一百万像素分别是 4.6 秒和 63 秒。边缘、字形和大块纯色都很干净。
细微纹理会被抹平一点——拍得很近的照片里，一根根绒毛会比精细档柔一些。
首次加载后可离线使用
图片放大 4 倍
把不够大的图丢进来，超分模型在你自己的设备上把它放大 4 倍。文件不会上传，结果上也不会被印上任何东西。
放大工作台
手边没有图？试试
放大前后对比
- 输出尺寸
- 文件
- 耗时
- 运行于
这页到底做了什么
- 01
模型下到你这边
4.6 MB（或 51 MB）的 ONNX 文件从模型服务器取一次，之后留在浏览器缓存里。明天再打开这一页，不用再下。
- 02
图片原地不动
图片在这个标签页里解码成画布，再交给后台线程。本站根本没有接收图片的接口——打开开发者工具的网络面板可以自己看。
- 03
先分块，再拼回去
大图会切成互相重叠的小块，好让显存或 WebAssembly 的堆装得下。重叠处按权重淡入淡出地融合，所以结果里看不到网格。
两个模型各自擅长什么
两个都是 4 倍超分网络，许可证都允许商用，许可证原文随页面一起发。差别在于纹理和时间之间怎么取舍。
精细档 — Swin2SR real-world ×4
onnx-community/swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr-ONNX
- 下载体积
- 许可证
- Apache-2.0
用重度劣化的照片训练出来的 transformer，一边放大一边把 JPEG 块噪和传感器噪点清掉。拿测试图对照真实的全尺寸原图算 PSNR，它是 32.4 dB，双三次放大是 31.2 dB——高出来的 1.3 dB 是真细节，不是锐化。
慢，而且是实打实的慢：同一张小测试图 WebGPU 要 8.4 秒、CPU 要 2 分 40 秒；整整一百万像素在 WebGPU 上 36 秒，在 CPU 上（WebAssembly 只有一个线程）大约 16 分钟。
常见问题
图片会上传吗？
不会。这一页走网络的只有页面本身和模型文件两样东西。你的图用浏览器自带的解码器读进来，在这个标签页的后台线程里处理，再画回画布。加载过一次之后断网，放大功能照样能用。
和 Bigjpg、Upscale.media、Pixelcut 这些比有什么不一样？
那些都要把文件传到他们的服务器，所以必须给你设配额：Bigjpg 免费档卡在 3000×3000 和 5 MB，ImgUpscaler 一个月给十张。这里算力是你自己的，没有按张计的成本要转嫁——不用账号、不排队、没有水印，也不限张数。
最大能放到多大？
宽和高各四倍。1024×1024 放大成 4096×4096；本页那张 512×384 的样例会变成 2048×1536。选 2 倍的话，是把同一个 4 倍结果高质量缩回一半——做印刷稿或者网页头图通常这个尺寸更合适。
为什么免费档只到一百万像素？
因为一百万像素放大 4 倍就是一千六百万像素的画布，光像素数据就 64 MB，模型还没开始出结果。再往上，8 GB 内存的笔记本常常跑到一半报分配失败——那比一开始就把上限说清楚更难受。手机上限是五十万像素，道理一样。
两个模型该选哪个？
先用快速档。原图是噪点多、发虚或者压缩痕迹明显的真实照片，而且你更在意纹理、不在意多等一会儿，再换精细档。插画、logo、截图、示意图这类内容上两者差别很小，多下 51 MB 不划算。
能把糊掉的人脸修清楚吗？
基本不能，本页也不打算含糊其辞。GFPGAN、CodeFormer 这类专门修脸的模型效果确实好得多，但它们的许可证要么禁止商用，要么派生自禁止商用的权重，所以不会出现在这里。你在这里得到的是通用的 4 倍放大，人脸和画面里其他部分一视同仁。
手机上能用吗？
能，用快速档、输入不超过五十万像素——那个模型只有 4.6 MB，用流量下载也很快。快慢要看手机浏览器有没有 WebGPU：没有的话就只能用一个 CPU 线程慢慢算，要多等不少时间。精细档 51 MB，在手机芯片上慢到不值得，所以页面把它标成更适合电脑，但没有禁用。