Image / Agrandissement par IA

Agrandisseur d’images IA : 2× ou 4× dans votre navigateur

Agrandissez des images PNG, JPEG et WebP avec Real-ESRGAN General x4v3. Comparez l’original et le résultat avec un curseur, préservez la transparence en PNG ou téléchargez un JPEG avec une qualité réglable.

Agrandisseur d’images IA : 2× ou 4× dans votre navigateur: Un modèle d’IA, Real-ESRGAN, s’exécute dans votre navigateur et redessine votre image avec une largeur et une hauteur multipliées par quatre, en accentuant les contours et les textures plutôt qu’en agrandissant simplement les pixels floutés. Les grandes images sont traitées par petites tuiles qui se chevauchent, puis assemblées sans raccords visibles. Choisissez 2× pour obtenir un résultat moins volumineux. Rien n’est envoyé. Fonctionne 100 % localement dans votre navigateur, sans aucun téléversement de fichier vers le serveur.

Catégorie
Outils image
Exécutions
Dans votre navigateur
Coût
Gratuit · sans inscription
Disponibilité
Prêt à l'emploi
Agrandissement d’image par IATraitement local

Fonctionne entièrement dans votre navigateur

L’agrandissement par IA invente des détails plausibles ; il ne peut pas restituer exactement les détails réels, les visages ou le texte.

Déposez une image ici

PNG, JPEG ou WebP · jusqu’à 1 mégapixel, 2 000 px sur le côté le plus long et 20 MB.

Les images ne quittent jamais le navigateur. Le modèle et l’environnement d’exécution sont chargés depuis ce site uniquement lorsque vous démarrez. La durée dépend de votre appareil ; les grandes images peuvent prendre plusieurs minutes.

Les images transparentes conservent un canal alpha rééchantillonné par interpolation bicubique. L’option 2× réduit le résultat 4× avec Lanczos-3 et un canal alpha prémultiplié. Le JPEG remplace la transparence par du blanc.

Real-ESRGAN General x4v3 par Xintao Wang et ses contributeurs, exportation depuis Qualcomm AI Hub. BSD-3-Clause. ONNX Runtime Web : MIT.

Recherche et export Real-ESRGAN

Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong et Ying Shan. Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data. Ateliers ICCV (ICCVW), 2021. Source : https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021W/AIM/html/Wang_Real-ESRGAN_Training_Real-World_Blind_Super-Resolution_With_Pure_Synthetic_Data_ICCVW_2021_paper.html

Cet outil utilise Real-ESRGAN General x4v3, l’export ONNX en virgule flottante de Qualcomm AI Hub, avec une entrée RGB fixe de 128 × 128 et une sortie de 512 × 512. Dépôt : https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN . Catalogue des exports : https://aihub.qualcomm.com/models/real_esrgan_general_x4v3 .

BSD-3-Clause et attribution de l’environnement d’exécution

Real-ESRGAN : copyright (c) 2021, Xintao Wang, BSD-3-Clause. Conservez le copyright, les conditions et la clause de non-responsabilité lors de toute redistribution ; le titulaire du copyright et les contributeurs ne doivent pas être présentés comme soutenant des produits dérivés. Avis inclus : /data/esrgan-x4v3/LICENSE-realesrgan.txt et /data/esrgan-x4v3/LICENSE-qualcomm.txt .

ONNX Runtime Web 1.30.0 : copyright Microsoft Corporation, MIT. Son avis de copyright et de permission accompagne l’environnement d’exécution auto-hébergé à l’adresse /data/ort/LICENSE-onnxruntime.txt . Le modèle et l’environnement d’exécution sont utilisés localement dans votre navigateur.

Comment l'utiliser

  1. Sélectionnez ou déposez une image d’un maximum de 1 mégapixel et de 2 000 px sur son côté le plus long, avec une taille inférieure à 20 MB.
  2. Sélectionnez 2× ou 4×, puis lancez le traitement. Suivez la progression tuile par tuile ou annulez à tout moment.
  3. Comparez l’image avant et après, puis téléchargez-la en PNG ou choisissez la qualité JPEG avant de la télécharger.

Confidentialité et limitations

Les images ne quittent jamais le navigateur. Le runtime et le modèle sont chargés depuis l’origine propre de ce site uniquement lorsque vous démarrez le traitement. Aucun service d’IA externe n’est utilisé.

Outils associés

Redimensionneur d'imagesSupprimer l’arrière-planImage en SVG

Questions fréquentes

Peut-il reconstituer exactement les visages ou le texte ?

L’agrandissement par IA invente des détails plausibles ; il ne peut pas reconstituer exactement les détails réels, les visages ou le texte. Vérifiez le résultat avant de l’utiliser lorsque la précision est importante.

Combien de temps l’agrandissement prend-il ?

La durée dépend de votre appareil et de la taille de l’image. Les grandes images peuvent prendre plusieurs minutes. Le nombre de tuiles et l’estimation du temps de traitement restant s’affichent après le début de l’inférence ; le chargement, le rééchantillonnage et l’encodage prennent du temps supplémentaire. L’annulation arrête le worker.

Que devient la transparence ?

Le PNG conserve le canal alpha, agrandi par interpolation bicubique puis recombiné avec la sortie RGB du modèle. Le JPEG aplatit la transparence sur un fond blanc. Le rééchantillonnage 2× utilise un alpha prémultiplié pour éviter les franges colorées.

Pourquoi l’image d’origine est-elle limitée ?

L’image d’origine est limitée à 1 mégapixel, 2 000 px sur son côté le plus long et 20 MB afin de maîtriser l’utilisation de la mémoire du navigateur. Un agrandissement 4× contient seize fois plus de pixels. Redimensionnez d’abord les images plus grandes.

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