图像超分辨率工具推荐
推特，现在叫 X.com，是我的桌面壁纸来源，但是推特的图压缩得非常糊，喜欢的动画人基本也只传 1080p 图，导致壁纸糊上加糊。因此需要使用 AI 放大模型进行图像处理。
- 放大效果外链预览：Comparison
- 细节对比：
文章分为三个部分：
- 图像处理工具
- AI 图像放大模型
- 如何使用
图像处理工具
1. chaiNNer
一个无代码的图像处理自动化工具，可以实现批量改大小、调色、压缩、拼接等等等。同时也支持用 AI 对图像放大，也能接入 Stable Diffusion 的工作节点，上限非常高。缺点没有内置模板，即便是很小的功能（比如文件批量重命名）都需要自己创建。
应用内置使用文档，不过不看文档也能一眼知道怎么用。
只有英文，没有中文。
- 传送门：chaiNNer
2. imagestool
对于单张图和 gif 的常见处理小工具合集，网页打开即用，完全本地运行无隐私问题。特点是非常易用，支持小批量处理，支持 pipline，也就是说如果想在调整大小后转换格式再压缩，不需要每一步都上传下载图片，可以处理完每一步直接选下一步，只下载最终的处理结果。
- 传送门：imagestool
AI 图像放大模型
超分辨率成像(Super-Resolution，简称 SR) 是一种提高图像分辨率的技术，通俗的叫法就是图像放大。如果你曾经使用过 Photoshop 对小图进行放大，会发现放大后的边缘总是非常模糊，并且用锐化等操作无法弥补，这是传统方法的在图像放大上的缺陷。
但是神经网络（Neural Networks，简称NN）的出现对图像放大的效果带来了极大的提升，几年前就已经有不少 AI 图像放大的应用，但最近两年的模型效果尤其好。下面介绍几个现阶段应用上比较火的模型。
1. SwinIR
2021年基于 Transformer 的图像超分辨率模型，放大任何图片的效果都非常好。风格偏锐利且干净，且参数少，处理速度快。此模型分为 3 类，经典图像超分辨率（Classical image SR）、轻量级图像超分辨率（Lightweight image SR）、真实世界图像超分辨率（Real-world image SR）。
可下载的版本很多，不知道选哪个的就选 001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x4.pth ，这个为4倍放大的模型，也是 Stable Diffusion 的 SwinIR 预置模型。
2. Real-ESRGAN
2021年的经典图像超分辨率模型，这论文出来后大家疯狂在它基础上卷，基于 ESRGAN 改进的模型和论文非常非常多。不过最初的版本也已经足够好用。
下载链接：Releases · xinntao/Real-ESRGAN
依旧版本很多，不知道下哪个的下载 RealESRNet_x4plus.pth 即可。
3. 4x-AnimeSharp
基于 ESRGAN 架构的动漫类放大，可能由于训练集选得好，在众多动漫类放大中它可以很好地处理景深，其他的Anime模型多少在景深部分会有一些清晰过度的问题，包括著名的 RealESRGAN 动漫模型
OpenModelDB.info 上有更多的微调模型，可以试试。总体来说，AI 放大的图像质量目前来说还是乍一看可以，涉及商用美术的话质量仍然不过关。如果商用美术能过关，岂不是能画糊图然后丢AI出高精图了。 作为壁纸放大非常合适，即便是补充的细节不能推敲，但把像素精度补齐到屏幕分辨率带来的视觉提升也是非常大的。4k 壁纸就是比 1080p 看起来舒服。
如何使用
使用 chaiNNer 时可照抄下图结构，使用 4x-AnimeSharp 模型放大原图、重命名图片并保存。
如果使用的是 stable-diffusion-webui ，Extra Network 选项卡中也有预置模型，可以使用 SwinIR 和 ESRGAN。
可能有用的资料：
PS：强烈建议无代码应用都开发个 template market……不要做一堆功能摆那里就自由发挥了啊诶！当发现要什么工作流很难做时就会感知到这些无代码 App 的问题所在了……在实际应用场景中很烂！很难做！说的就是comfyui……