基于先进的 ESRGAN 深度学习模型，图像放大器能够智能放大图片分辨率，在提升清晰度的同时保留细节，有效减少模糊和失真，适用于照片修复、设计素材处理等场景。

功能特性

智能放大算法

采用 ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks)技术，通过深度学习模型重建图像细节，实现高质量的图像放大效果。

多种模型选择

ESRGAN Medium - 平衡速度和质量，适合大多数场景
ESRGAN Thick - 最佳质量，细节还原更丰富，处理时间较长

灵活的放大倍数

2 倍放大 - 适合轻度提升分辨率需求
4 倍放大 - 适合大幅提升分辨率，将低分辨率图像转换为高清图像

高级参数调节

分块大小 - 调整处理分块大小(16-64),较小的值减少 UI 阻塞但增加处理时间
填充 - 设置分块边缘填充(0-10),建议最小值为 3, 防止分块接缝处出现伪影

使用方法

基本操作

上传图片 - 点击或拖拽上传需要放大的图片
选择模型 - 根据质量和速度需求选择 Medium 或 Thick 模型
设置倍数 - 选择 2 倍或 4 倍放大
调整参数（可选）- 展开设置面板，调整分块大小和填充参数
开始放大 - 点击"放大"按钮开始处理

对比效果

处理完成后会显示前后对比图：

左侧显示原始图片
右侧显示放大后的图片
可拖动中间滑块对比细节差异

下载结果

点击下载按钮将放大后的图片保存到本地，文件格式为 PNG, 保留最佳画质。

应用场景

照片修复

将老旧照片、低分辨率照片放大至高清，改善画质，适合打印输出或数字归档。

设计素材

将低分辨率的设计素材、图标、Logo 等放大，满足高分辨率设计需求。

社交媒体

将模糊的图片放大优化后发布到社交媒体，提升视觉效果和传播力。

游戏美化

将游戏截图、游戏素材放大优化，提升视觉体验。

参数说明

模型选择

ESRGAN Medium

处理速度较快，适合快速预览和批量处理
质量表现良好，满足大多数使用场景
推荐用于日常图片放大需求

ESRGAN Thick

处理速度较慢，适合追求极致画质的场景
细节还原更丰富，边缘更清晰
推荐用于专业设计、照片打印等高要求场景

分块大小

较大的分块（如 64) 处理速度快，但可能导致浏览器暂时卡顿
较小的分块（如 16) 处理更流畅，但总处理时间更长
建议根据图片大小和设备性能选择合适的分块大小

填充参数

填充值用于消除分块接缝处的伪影
建议最小值为 3, 较大的值可获得更好的连续性
对于细节丰富的图片，可适当增加填充值

注意事项

支持的图片格式包括 JPG、JPEG、PNG、HEIC、WEBP
图片尺寸建议不超过 4096×4096 像素，过大图片可能导致处理失败
4 倍放大会将图片尺寸增加 16 倍，请注意设备性能和内存占用
处理时间与图片大小、放大倍数、模型选择有关，大图片可能需要数分钟
放大效果受原图质量影响，原图过于模糊或损坏可能效果不佳

技术说明

本工具采用 ESRGAN 深度学习模型，通过生成对抗网络(GAN)训练，能够智能重建图像中的纹理和细节。模型运行在浏览器端，保护用户隐私，所有图片处理均在本地完成。为提升处理效率，采用分块处理策略，将大图分割为小块逐一处理，最后无缝拼接。

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