高度なランチョス補間を使用して画像を強化・拡大。
アーティファクトを最小限に抑えながらスケールアップ時の画質を向上させます。
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画像を拡大するとはそもそも撮影されていないピクセルを作り出すことであり、そのピクセルをどう推測するかがすべての差を生みます。ブラウザ標準の拡大は新しいピクセルをすぐ隣のピクセルから混ぜ合わせますが、その結果が誰もが「引き伸ばしたな」とわかる、ふやけて粘ついた印象です。
このツールは次第に洗練される複数の補間アルゴリズムを提供し、その最上位は元画像から輪郭の方向を検出して横切る代わりにその方向に沿って標本化するエッジ方向の手法です。斜め線が階段ではなく線のまま残る理由がそれです。その後アンシャープマスクを適用して、どんな拡大でも失われるくっきりさをいくらか取り戻せます。倍率は1.5倍から4倍までです。
重いアルゴリズムを含めすべての処理がブラウザで実行されます。アップロードがないため、処理時間は順番待ちではなく端末の性能に左右されます。
| アルゴリズム | 方式 | 速度 |
|---|---|---|
| AI-Level / Ultra / Edge-Directed | アンチエイリアスとノイズ低減を伴うエッジ方向補間 | 最も遅い |
| Lanczos | 広いピクセル近傍に対する窓付きsincフィルター | 遅い |
| Bicubic | 4×4近傍に対する3次補間 | 速い |
| Bilinear | 最も近い4ピクセルの線形混合 | 最も速い |
正直に述べておくべき点があります。上位3つの選択肢は同じエッジ方向の実装を共有しており、いずれもニューラルネットワークではありません。「AI-Level」は生成モデルではなく意図した品質の段階を指す名称です。存在しなかったディテールをでっち上げることも、元になかったものを作り出すこともありません。得られるのは古典的な補間が出せる最善の推定であり、線画・ロゴ・スクリーンショットには本当に優れており、ぼやけた写真には依然としてぼやけた写真を大きくした結果です。
| 元画像 | 2倍での結果 |
|---|---|
| ロゴと線画 | 優秀。輪郭がきれいに保たれる |
| インターフェースのスクリーンショット | 良好。文字が読めるまま |
| 鮮明で照明の良い写真 | 良好。標準の拡大より明確に優れる |
| Webから保存した小さなJPEG | 不良。圧縮ブロックも一緒に拡大される |
| ピントを外した、または手ぶれした写真 | 不良。ぼけは元に戻せない |
いいえ。最上位の品質プリセットの名称に反して、ここにあるアルゴリズムはすべて古典的な補間です。洗練され輪郭を意識した補間ではありますが、あくまで補間です。元画像になかったディテールを作り出すことはありません。
重要な画像には最高品質の設定をお使いください。差が最もよく現れるのが輪郭です。大量の処理に時間がかかりすぎるならBicubicへ下げ、Bilinearは速度だけが目的のときにお使いください。
ほとんどの内容で2倍は安定します。3倍と4倍はロゴや線画にはよく通用しますが、写真では限界が現れ、おおむね同じ甘さを大きくした結果になります。
拡大はJPEGの圧縮ブロック、センサーのノイズ、ピントのずれを含めすべてを増幅します。Webサイトから保存した小さな画像にはその3つがそろっています。ここでの設定より、見つけられる最良の元画像から始めることのほうが重要です。
輪郭の局所コントラストを高めるアンシャープマスクを適用し、拡大で失われたくっきりさをいくらか取り戻します。ほとんどの画像には弱いが適しており、強いはコントラストの大きい輪郭に目立つ縁取りを作ることがあります。
いいえ。すべての処理がブラウザ内で行われます。大きな画像を高い倍率にすると時間がかかるのは、その作業をご自身の端末が直接行っているからです。
