画像の解像度を上げることはできますが、どこまで上げられるかは元ファイル次第です。

この写真は横幅480ピクセルです。バナー枠は1600ピクセルを求めています。ネガもなければ、撮り直しも、どこかのフォルダに隠れた大きなコピーもありません。だから誰もが検索ボックスに打ち込む言葉を打つことになります。どうすれば、そもそも十分な大きさがなかった画像の解像度を上げられるのか。

実際にそれができる方法は3つあります。ブラウザ内で動くモデル、別の場所のGPUで動くモデル、そしてRAWで撮影している場合に使えるAdobeのEnhanceパネルです。それぞれ上限が異なり、その上限はすべて仕様として公開されています。私たちは3つすべての仕様を読みました。自社の無料ツールに搭載されている384ピクセルという制限も含めて。この制限は、2倍ボタンの機能の大部分を静かに飲み込んでしまいます。

どのルートを選ぶかは、クリックする倍率よりも、渡すファイル次第で決まります。それぞれが返すものと、提供を打ち切るポイントは以下のとおりです。

ポイントまとめ

• 解像度とはピクセル数のことです。アップスケーラーは、より大きな画像に含まれるべきピクセルを予測するものであり、カメラが捉えなかったディテールを復元することはできません。
• 2倍処理は各辺を2倍にし、ピクセル数は4倍になります。4倍処理は元画像の16倍のピクセル数になります。
• 無料ブラウザアップスケーラー は、Swin2SRを自分のデバイス上で固定2倍で実行し、アカウント不要で、長辺384ピクセルまで対応し、最大768ピクセルの画像を返します。
• クラウド上のImage UpscalerはReal-EESRGANを使い、スケールを1.0〜4.0に設定でき、384ピクセルの制限はありません。
• Adobeのスーパー解像度は、幅2倍、高さ2倍、総ピクセル数4倍を実現し、新しいDNGとして出力されます。

画像の解像度を上げると実際に何が変わるのか

解像度とは、ファイル内のピクセルの数です。画像のメタデータの他の部分は、そこにどれだけのディテールがあるかを左右するものではありません。また、ぼやけていたレンズを後からシャープにするような設定もありません。

つまり、アップスケーラーがやっていることを正直に説明すると、こうなります。手元にあるピクセルを調べ、同じ画像の拡大版に適切に含まれるであろうピクセルを予測し、その予測したピクセルを書き出すというものです。復元ではなく、再構築です。最近のアップスケーリングの背後にあるReal-ESRGANモデルは、完全に合成した劣化パターンで学習されており、作者の論文では、実際の劣化がどのようなものかを模倣するための高次劣化プロセスを構築したと説明されています。このモデルはぼやけの形状を学習し、その後にぼやけから逆算して推論することを学びました。

倍率は、メカニズムそのものよりも多くの人を混乱させます。「2倍」ボタンは画像が2倍になるように聞こえます。実際には各辺が2倍になり、つまりピクセル数は4倍です。

この飛躍を見るときに頭に入れておくべきこと：ピクセル数が多いということは、そのうちのどれだけが実際の情報を持っているかを示していません。ぼやけたソースからの16倍のピクセルが得られるのは、エッジがクリーンになった大きなぼやけたファイルです。

画像の解像度を3ステップで上げる方法

Atlas Cloud は、同じタスクを2つの方法で提供しています。1つは無料AIツールの仲間入りをし、ファイルをアップロードしません。もう1つは、画像が1枚から400枚に変わった時にコードから呼び出せるホスト型モデルです。同じタスクで、上限が異なります。ブラウザ型の方が、ソースが本当に小さい場合には速い答えになります。

方法1：ブラウザで無料で写真をAIアップスケール

無料AI画像アップスケーラーは、54MBのSwin2SRモデルをページに読み込み、WebGPU経由で自分のハードウェア上で実行します。アカウントは必要ない、何もアップロードされません。画像はデバイス上に留まり、ダウン�ロードされるのは、スタンプなどが押されてないフル解像度のPNGです。

ステップは3つで、最初の実行が最も時間がかかります。

1. クリック、ドラッグ&ドロップ、またはCtrl+Vで画像を追加します。
2. 2倍の処理を実行します。初回はモデルのダウンロードが含まれるため、約60秒を見込んでください。あとでブラウザがキャッシュします。
3. 左右の比較ビューで元画像と結果を比較し、停止PNGを保存します。

このモデルは知っておく価値があります。Swin2SR はECCV 2022ワークショップで発表され、圧縮された画像の超解像度를 위해構築されました。これは、多くの小さな画像がメッセージングアプリを何回か通って再保存された後にたどり着く状態と正確に一致します。

ただし、計画する前に認識しておくべき正直な制限があります。ツールのページにもはっきりと書かれています。このツールは「モデルに最大長辺384ピクセルの画像を供給するため、出力は768ピクセルで上限に達します」。これより大きいものは、その大きさが確認される前に縮小されます。1200ピクセルの写真を入れると、元よりも小さいものが出てきます。

方法2：APIを使った画像解像度の向上

仕事の対象が1枚の写真ではなくプロダクトフィード群の場合、ホスト型のImage Upscalerモデルが対応します。Real-ESRGANを実行し、スケールを1.0から4.0の範囲で設定できます。その前に384ピクセルの制限はありません。1リ千瓦ストごとに1枚の画像が入るので、ボリュームはバルクアップロードフィールドではなく、呼び出しをループさせることで対応します。

ステップ1：APIキーを取得する。 Atlas Cloudコンソールでキーを作成し、環境変数として保存します。クライアントサイドのコードには決して入れないでください。

**ステップ2：【APIドキュメント】を確認する。(https://www.atlascloud.ai/docs)。エンドポイント、パラメーター、認証情報はここにあります。

ステップ3：最初のリクエストを作成する。 画像と必要なスケールを送信します：

plaintextCopy
1curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage \
2  -H "Content-Type: application/json" \
3  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
4  -d '{
5    "model": "atlascloud/image-upscaler",
6    "image": "https://example.com/product-shot-600px.jpg",
7    "outscale": 4.0,
8    "output_format": "png"
9  }'

応答には予測IDが含まれます。ステータスが完了になるまでポーリングします：

plaintextCopy
1curl https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/<prediction_id> \
2  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_APIに_KEY"

完了したレスポンスは、ホストされた画像URLを返します。結果を別の処理に渡す場合にはoutput_formatをpngに設定してください。JPEGラウンドトリップは、ソースが既に持っていた圧縮に加えて独自の圧縮を追加するためです。

この送信とポーリングの形が、後で役立つ部分です。Atlas Cloudはカタログ全体で1つのAPIを実行するため、1つのキー、1つの認証ヘッダー、1つのポーリングループがすべてのモデルをカバーします。モデル文字列を変更するだけで、まったく別のツールを呼び出すことができます。これはAIヘッドショットAPIガイドで解説されている同じパターンです。

方法3：Tencent Image Upscaler（API経由）

2番目のホスト型モデルでは、ルートが変わります。Tencent Image Upscaler™は4つのエンジンを提供し、スケール指定ではなく、特定の寸法を指定できます。Atlas CloudコンソールのTencent Image Upscalerのプレイグラウンドからアップロードする場合、実行時間は約5〜30秒です。同じモデルはAPIでも利用できます。

注意： プレイグラウンドのアップロードには30MBのファイルサイズ制限があります。APIにURLを渡す場合、このチェックの対象外になります。

手持ちのファイルに合うアップスケーリング経路はどれか

選ぶのは、提供された中で一番大きな数字ではなく、ソースに基づいてです。300ピクセルのアバターと3000ピクセルのプロダクト写真では、必要な機械が異なります。また、後者は前者にがっかりするでしょう。

この3行目を見落としがちです。Tencentモデルはパーセント、アスペクト比、固定のモードを持ち、倍率を指定する代わりに、必要な長辺のピクセル数を指定してそこに合わせることができます。4つのエンジンは素材によって分かれています。標準は一般的な作業用、スーパーはAI生成シーン用、ウルトラはより詳細なディテール用、そして忠実は製品が真実性を保つ必要のあるeコマース画像用です。

両ホスト型モデルはピクセルの上限を公開していません。バッチを開始する前のいくつかの数字が必要なところです。確認できるのは、プレイグラウンドの前にあるファイルサイズ制限です。そのアップロードは画像を30MBの制限に照らして検証し、それを超えるものはモデルが見る前に拒否します。APIを経由するときはファイルの代わりにURLを渡すため、この特定のチェックは実行されません。そして、モデルのドキュメントは「非常に大きな入力は処理前に拒否される場合がある」とだけ記載しています。

両ホスト型モデルはファイルではなくURLを返し、ピクセル数ではなく1枚あたりの料金が発生するため、小さなファイルで4倍処理でも大きなファイルの4倍処理でも同じ料金です。

最終的な画像はどのくらいの大きさにする必要がありますか？

倍率を選ぶ前に、スロットから逆算して決定します。画像を大きくしたいというだけでは目標になりません。1920ピクセル幅は目標です。そして、この数字が、どのルートがそれを実現できるかが決まります。フォーラムのアバターと、全く別の問題で、そのうち1つだけが480ピクセルのソースから解決できます。

このグラフをショッピングリストとして利用します。600ピクセルのソースから1080pのヒーロー画像を埋めるには、4倍のルートが必要です。それでも、モデルに画面の4分の3を「発明」させていることになります。アバターのスロットを埋める場合はほとんど何も必要ないため、ブラウザツールでそのケースは完全にカバーできます。

印刷は別の計算になります。ピクセルの目標は物理サイズとプリンターに合わせて変わり、ファイル内の解像度タグには独自の罠があります。そのパス全体の印刷サイズ表含めて、DPIを上げるガイドヘにあります。ポスターは独自の厄介な問題であり、AIでポスターを生成する方法チュートリアルで解説されています。

方法4：PhotoshopまたはLightroomでの写真の解像度

RAWで撮影すると、4つめの方法が開きます。Camera Rawの強化パネルには、1つの同じものとして語られるけれども別々に異なる2つの機能があり、そのうちの1つだけが画素数を変えます。

Adobe公式のCamera Rawドキュメントには、スーパー解像度の数値が明確に記されています。強化された画像「元画像の幅2倍、高さ2倍、総ピクセル数4倍」。同じページには「切り抜きした画像の解像度を上げるのに特に便利」とあり、これはまさにこの機能が開発された目的です。大きくクロップしした結果フレームが小さくなったが、センサーのデータはまだ良好です。

1つの罠が、丸1日の時間を無駄にします。スーパー解像度は、PhotoshopのCamera Rawフィルター経由では利用できません。代わりにファイル→開くでファイルを開く必要があります。JPEGやTIFFを使用する場合は、それらの形式を処理するCamera Rawの環境設定をオンにしてから、ダイアログに通す必要があります。

Image Sizeダイアログでの単純なリサンプルは、AIを含まないベースラインです。これは意味的に異なることを行います。補間は、手元にあるピクセルをより大きなグリッドに広げます。それによって寸法が得られます。しかし、エッジは再構築されません。

品質を落とさずに画像解像を上げる

人々は品質を落とすことなく画像をアップスケールする方法を探し求めますが、その表現には仮定が潜んでいます。アップスケール中に何も失われません。元のものから何かが捨てられているわけではないからです。人々が実際に気づいているのは、生成されたピクセルが撮影されたピクセルと見た目が異なり、100%で表示すると生成されたように見えるのです。

3つの習慣でこのギャップを小さくできます。

処理前にタイトにクロップして、モデルの処理能力を壁ではなく被写体に集中させるためです。スクリーンショットではなく元のファイルを渡すこと。スクリーンショットは、とにかく一度は拡大縮小や圧縮の過程を経ています。可能な場合は、画角内に被写体を1つだけに収めること。と理由して、1つの顔を解像するモデルは、群集を解像するモデルよりも良い結果を出します。

この失敗の特性は、研究でも名称が付けられています。Real-ESRGANの作者は、リングやオーバーシュートのアーチファクトを明示的に扱っています。これは、再構築が確信を持ったときに、強いエッジに沿って現れるハローや硬い明るい線のことです。肌や布などの素材では、ややワックスの表面として読み取れます。建築では、ぼやっとした光として読むものです。

パスを重ねると、さらに悪化します。すでにアップスケールされたファイルに対する2回目の2倍処理は、モデルに自身の推測を証拠として与え、それを実際のディテールとして扱うことです。同じ結果になる2回のパスより、必要なスケール1回のパスが勝ります。

画像アップスケーリングが画像を悪くするとき

ファイルによっては、そのままにしておく方がよいものがあります。どのファイルがそうかを知っていれば、無駄な往復を省けます。

小さな文字は人々が失敗すると思っているケースで、私たちのテストは予想とは異なる形で失敗しました。360ピクセルの大きさの7〜9ピクセルタイプの出荷確認のスクリーンショットは、ブラウザツールで2倍処理され、また生きている単語が、すべての単語が読める状態に戻りました。フッターは原本より少しソフトになりましたが、リード可能でした。この処理がしなかったのは、実際に欲しいと思っているもの、つまり文字が大きくなってもシャープにならなかったということです… 文字については、ソースドキュメントから再輸出することをお勧めします。

ロゴとアイコンは、ベクターの元データがどこかにある場合は、アップスケーラーに渡すべきではありません。SVGまたはEPSは、何の発明もなしに任意のサイズに拡張できます。ベクターアートワークの本来の目的です。

すでにシャープな画像は、改善の余地がほとんどありません。ツールのページにもその通り書いてあります。その理由は構造的なものです。超解像度モデルは劣化をなくすことでその力を発揮するため、クリーンなファイルにはその作業がありません。

モデルが特化していない被写体もあります。ブラウザツールは、アニメや文書に特化しないクラシックな超解像度の重みを使用しているため、線画やスキャンしたページは保証ではなくコインフリップです。

よくあ尋ご質問

品質を損なわず画像をリサイズできますか？

縮小と拡大は違う作業です。画像を縮小するとデータは失われますが、ピクセルを廃棄するだけで推測するのではなく、見た目が悪くなることはほとんどありません。逆方向で、普通のリサイズダイアログで行うと、ピクセルを収めに、補間によってより大きなグリッドに拡散することになります。構図を維持しますが、詳細が滑かになります。拡大方向で品質を失わずにリサイズするには、ピクセルを広げるのではなくエッジを再構築できるモデル、つまりAIによるアップスケーラーが必要です。

スマホで写真の解像度を上げるにはどうすればいいですか？

無料のブラウザアップスケーラーをスマホのブラウザで開いてください。モデルのダウンロードが一度行なわれ、デバイスで実行されるため、何もスマホから出て行きません。モバイルでは1つ注意点があります。最近のスマホのほぼすべての写真は384ピクセルの長辺よりはるかに大きいため、処理前に縮小され、768ピクセルで戻ってきます。先に必要な部分でクロップするか、全体フレームを巨大にし続ける必要がある場合はホスト型のモデルを使用してください。

低解像度の画像を高解像度にできますか？

ピクセル数を増やし、見かけの鮮明さを増すことはできます。情報を得られるかどうかは、元の画像に何が残っているかによります。光が良くて手ブレのない状態で撮影された400ピクセルの写真は、綺麗にアップスケールできます。エッジはすべて存在しており、モデルがそれを伸ばすだけでいいからです。ブレのあるビデオの400ピクセルのフレーム切り出しは、エッジ自体を失っており、ローレゾからハイレゾへの処理をどれだけをしても元に戻すことはできません。ツールを判断する前に、ソースを判断してください。

画像解像度を上げるのは無料ですか？

ブラウザの経路は完全に無料です。アカウントは不要、1日の上限なし、使用にクレジットは不要、アウトプットに透かしもありません。ホスト型モデルは画像ごとに定額です。AzureクラウドのImage Upscalerが$0.0100/画像、Tencent Image Upscalerが$0.024/画像。いずれも各モデルのドキュメントに記載されている標準価格で、割引はまだ適用されていません。4倍処理と1倍処理で同じ料金です。

同じ画像を何回アップスケールできますか？

技術的には好きな回数、実際には1回です。どの実行でも、前の実行の予測を破察として扱うため、アーチファクトの増大が加速され、解像度の数値が上がるよりも早く皮膚がプラスチックのような見た目になります。1回で2倍がのりない場合は、2倍処理を2回行うのではなく、元のファイルに単一の4倍処理を直接かけてください。

まとめ

この記事で紹介した各ルートは、さまざまな制約のもとで同じことを実行しています。手元にあるピクセルを読み取り、数を書き出すのです。ブラウザー使用のツールは自己プライバシーとコストを得にとどめ、デバイス上で完結し最大768ピクセルです。ホスト型モデルはそのプライバシーと引き換えに実行の余地を提供し、ホスト可能なものなら何でも受け取り、最4倍まで拡大するか、または正確なターゲットエッジを指定できます。AdobeのEnhanceパネルは両方と異なり、RAWファイルを扱うときだけ使用でき、ハードなクロップで最も力を発揮します。

どれも、撮影する前にエッジを失った写真を救うことはできません。それが本当の上限であり、撮影の瞬間です。したがって、実際的な画像の解像度の上げ方は、持っている中で最もシャープで、小さな、きれいな切り出しから始めて、それに合うルートを選び、1回のパスを実行することです。2つのパスを試すのではなく。結果を100%で確認してからコミットしてください。ファイル名にある数値は、これはユーザーが見るものではないからです。