Verbessern und vergrößern Sie Bilder mit fortschrittlicher Lanczos-Interpolation.
Verbessert die Bildqualität beim Skalieren mit minimalen Artefakten.
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Ein Bild zu vergrößern heißt, Pixel zu erfinden, die nie aufgenommen wurden, und wie diese Pixel geraten werden, macht den ganzen Unterschied. Die Standardvergrößerung des Browsers mischt jeden neuen Pixel aus seinen unmittelbaren Nachbarn, was den weichen, leicht zähen Eindruck erzeugt, den jeder als „aufgeblasen" erkennt.
Dieses Werkzeug bietet mehrere Interpolationsverfahren zunehmender Raffinesse, bis hin zu einem kantengeführten Verfahren, das die Richtung von Kanten in der Vorlage erkennt und entlang statt quer zu ihnen abtastet — was eine Diagonale wie eine Linie aussehen lässt statt wie eine Treppe. Anschließend kann eine Unscharfmaske die Schärfe zurückholen, die jede Vergrößerung kostet. Die Faktoren reichen von 1,5× bis 4×.
Jedes Verfahren läuft in Ihrem Browser, auch die aufwendigeren. Nichts wird hochgeladen, die Verarbeitungszeit hängt also von Ihrem Rechner ab und nicht von einer Warteschlange.
| Verfahren | Methode | Geschwindigkeit |
|---|---|---|
| AI-Level / Ultra / Edge-Directed | Kantengeführte Interpolation mit Kantenglättung und Rauschminderung | Am langsamsten |
| Lanczos | Gefensterter Sinc-Filter über eine breite Pixelumgebung | Langsam |
| Bikubisch | Kubische Interpolation über eine 4×4-Umgebung | Schnell |
| Bilinear | Lineare Mischung der vier nächsten Pixel | Am schnellsten |
Eine Ehrlichkeit dazu: Die oberen drei Optionen teilen sich dieselbe kantengeführte Umsetzung, und keine davon ist ein neuronales Netz. „AI-Level" bezeichnet die angestrebte Qualitätsstufe und kein generatives Modell — es wird kein Detail halluziniert und nichts erfunden, was nicht in der Vorlage steckte. Sie erhalten die beste Schätzung, die klassische Interpolation liefern kann, was für Strichzeichnungen, Logos und Screenshots wirklich hervorragend ist und aus einer unscharfen Fotografie weiterhin eine unscharfe Fotografie macht, nur größer.
| Vorlage | Ergebnis bei 2× |
|---|---|
| Logos und Strichzeichnungen | Hervorragend — Kanten bleiben sauber |
| Screenshots von Oberflächen | Gut — Text bleibt lesbar |
| Scharfe, gut belichtete Fotografien | Gut — merklich besser als Standardskalierung |
| Kleine JPEGs aus dem Netz | Schlecht — Kompressionsblöcke werden mitvergrößert |
| Unscharfe oder verwackelte Aufnahmen | Schlecht — Unschärfe lässt sich nicht rückgängig machen |
Nein. Trotz des Namens der obersten Qualitätsvoreinstellung sind alle Verfahren hier klassische Interpolation — ausgefeilte, kantenbewusste Interpolation, aber Interpolation. Es wird kein Detail erfunden, das nicht im Ausgangsbild steckte.
Die höchste Qualitätsstufe für alles, worauf es ankommt, da der Unterschied an Kanten am sichtbarsten ist. Wechseln Sie zu Bikubisch, wenn ein großer Stapel zu lange dauert; Bilinear nur, wenn allein die Geschwindigkeit zählt.
2× ist für die meisten Inhalte zuverlässig. 3× und 4× funktionieren gut für Logos und Strichzeichnungen, zeigen bei Fotografien aber ihre Grenzen und liefern meist nur eine größere Fassung derselben Weichheit.
Vergrößerung verstärkt alles, auch JPEG-Kompressionsblöcke, Sensorrauschen und Fokusfehler. Ein kleines Bild von einer Website hat alle drei. Mit dem bestmöglichen Original zu beginnen zählt mehr als jede Einstellung hier.
Sie legt eine Unscharfmaske an, die den lokalen Kontrast an Kanten erhöht und einen Teil der Schärfe zurückholt, die die Vergrößerung kostet. Leicht passt zu den meisten Bildern; Stark kann sichtbare Säume um kontrastreiche Kanten erzeugen.
Nein. Die gesamte Verarbeitung läuft in Ihrem Browser, weshalb große Bilder bei hohen Faktoren dauern — die Arbeit erledigt Ihr eigener Rechner.
