AI图片放大工具 | Final2x（1.1）v1.1.1 Latest

我们曾经推荐过 #开源项目# 墙裂推荐 AI 图片放大软件 AI图像增大分辨率增强工具 Upscayl 2.5.5 x64 中文绿色汉化版

这个软件非常好用 最大放大4X 四倍  经过我的测试 文字图片 放大效果非常好

这两个软件大小差不多 都是600MB左右 但是 upscay 只有99个文件  而Final2x有28000多个小文件 拷贝的话 非常慢 即使是NVME PCI4.0硬盘

从便携度来看  推荐 upscay

这是一个强大的工具，可以使用多个模型将图像超分辨率到任意大小，以提高图像的分辨率和质量，使其更清晰和更详细。

目前，它支持这几个模型：RealCUGAN、RealESRGAN、Waifu2x和SRMD。

软件特点：

跨平台：适用于 Windows x64/arm64 、MacOS x64/arm64 and Linux x64。
超分辨率：采用先进的算法和模型对图像进行放大处理，显著提高图像的分辨率，同时不损失质量。
多模型：提供多种模型，可实现不同级别的超分辨率效果，可以根据自己的需求选择最适合的模型。
自定义 Scale：可以灵活指定图像的放大倍数，从而实现更精细的超分辨率效果。
国际化：支持英文、中文和日文。

开源地址：
https://github.com/Tohrusky/Final2x

更新日志：

v1.1.0 Latest
Enable support for RGBA image, which involves processing image that contain an alpha channel for transparency.
Update Final2x-core.
Fix some other issues.

Enhance Your Images with Effortless Cross-Platform Super-Resolution at Any Scale

Final2x 可以使用多个模型，将图像超分辨率到任意大小，以提高图像的分辨率和质量，使其更清晰和更详细。目前，它支持这几个模型：RealCUGAN、RealESRGAN、Waifu2x 和 SRMD。

对比图

使用 Final2x 对一张 256x256 的 Lenna 图进行 4 倍超分辨率处理

安装

在这里下载最新的版本。

Windows

点击即可使用。

MacOS

sudo spctl --master-disable
# Disable Gatekeeper, then allow applications downloaded from anywhere in System Preferences > Security & Privacy > General
xattr -cr /Applications/Final2x.app

首次运行时，您需要在终端中运行上述命令，以允许应用程序运行。由于苹果的安全检查，第一次使用可能会非常缓慢。

Linux

对于大部分发行版(推荐, 下载linux-pip版本)

需要Python >= 3.6, 然后在终端里检查是否安装成功。

pip install Final2x-core
Final2x-core -o # 114514
apt install -y libomp5 xdg-utils

对于Deb/Ubuntu系

对 resources 目录递归设置 777 权限。

特性

• 跨平台：适用于 Windows x64/arm64 、MacOS x64/arm64 and Linux x64。
• 超分辨率：采用先进的算法和模型对图像进行放大处理，显著提高图像的分辨率，同时不损失质量。
• 多模型：提供多种模型，可实现不同级别的超分辨率效果，可以根据自己的需求选择最适合的模型。
• 自定义 Scale：可以灵活指定图像的放大倍数，从而实现更精细的超分辨率效果。
• 国际化：支持英文、中文和日文。

参考

在开发过程中，参考了以下项目：

Final2x-core - This project provided the core of the Final2x algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.
naive-ui - This project provided the UI framework for the Final2x.
electron-vite - This project provided the build framework for the Final2x.
ncnn - ncnn is a high-performance neural network inference framework developed by Tencent AI Lab.
nihui/realcugan-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Real-CUGAN algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.
xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Real-ESRGAN algorithm using the ncnn and Vulkan. libraries.
nihui/waifu2x-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Waifu2x algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.
nihui/srmd-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the SRMD algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.

许可证

This project is licensed under the BSD 3-Clause - see the LICENSE file for details.

Acknowledgements

如果您有任何问题或疑虑，请随时联系该项目的维护人员。祝您玩得开心！

下载v1.1.1