https://github.com/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer

AI无损放大工具
https://github.com/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer

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AI无损放大工具

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer
• Owner: X-Lucifer
• License: gpl-3.0
• Created: 2021-10-01T10:10:02.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-06-15T05:45:15.000Z (almost 2 years ago)
• Last Synced: 2024-12-19T17:07:57.142Z (over 1 year ago)
• Topics: anime, anime4k, esrgan, esrgans, image-enlarger, image-restoration, jpeg-compression, lossless, real-esrgan, super-resolution, vulkan, waifu2x, waifu2x-ncnn-vulkan
• Language: C#
• Homepage:
• Size: 44.3 MB
• Stars: 1,518
• Watchers: 22
• Forks: 175
• Open Issues: 17
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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• StarryDivineSky - X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer - Lucifer/AI-Lossless-Zoomer是一个基于AI的无损放大项目，旨在通过人工智能技术实现图像和视频的无损放大，避免传统放大方法带来的模糊和失真。它利用深度学习模型，特别是Real-ESRGAN和SwinIR等先进算法，来提升图像的分辨率和细节。项目支持多种放大倍数，用户可以根据需求选择合适的比例。该工具能够处理各种类型的图像和视频，包括动漫、照片和插画等。其核心工作原理是通过训练好的AI模型，学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，从而在放大过程中尽可能地恢复原始细节。用户可以使用该项目来提升老照片的清晰度，或者将低分辨率视频放大到更高的分辨率，获得更好的观看体验。项目可能提供命令行界面或图形用户界面，方便用户操作。 (图像恢复 / 资源传输下载)

README

          
# AI无损放大工具

### 说明:

> 本程序使用了来自腾讯ARC Lab提供的`Real-ESRGAN`模型，目前模型主要来自于人像，能对人像进行一个较快的处理，特别是动漫图片，进行一个很好的放大。

### 功能说明

1. 支持多线程处理

2. 支持批量图片处理

3. 支持设置选项

4. 支持自定义输出格式和自定义输出路径

5. 支持AI引擎选择

6. 支持批量清理任务

### 下载地址:

>[https://github.com/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer/releases](https://github.com/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer/releases)

### 系统要求:

  系统: Windows 7+

  运行时: .net framework 4.6+

### 版本选择

1. `.exe`后缀为安装版本, 安装完成即可运行

2. `.zip`后缀为绿色版, 解压即可运行. 已包含最新AI引擎.

### 运行截图

  ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer@master/step/1.png)


  ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer@master/step/2.png)


  ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer@master/step/3.png)


  ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer@master/step/4.png)


  ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/X-Lucifer/AI-Lossless-Zoomer@master/step/5.png)


### 相关源码

1. `Real-ESRGAN`源码: [https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)