Expand Images with AI Online – Upscale, Enlarge, and Enhance Your Photos

ابدأ باختبار سريع: قم بتشغيل نموذجين مختلفين على صورة شخصية واحدة بزيادة في الحجم بمقدار 2× و 4×، ثم قارن النتائج جنبًا إلى جنب لاختيار أفضل توازن بين الحدة والملمس الطبيعي.

عند تصميم تدفق موثوق به، قسّم المهام إلى: زيادة الحجم، والرسم الخارجي، واستعادة الألوان. سجّل الهدف لكل تمريرة عرض and ارتفاع, بدءًا من الأصل وهدفًا إلى 2x أو 4x أو 8x، مع تتبع استخدام الذاكرة ووقت المعالجة. إذا كنت بحاجة إلى الحفاظ على الأنسجة في الأقمشة أو السيراميك، ففضل free النماذج التي تدعم دقة الخامات، ومقارنة النتائج عبر نماذج مختلفة لتحديد أفضل حل وسط، مع تقليل الضوضاء الرقمية عند ظهورها.

The zyng تقدم العائلة عرضًا مدمجًا ar_11 التكوين ويدعم الرسم الخارجي لملء المناطق المفقودة خارج الإطار الأصلي. عند دمج هذه الخيارات، ضع في اعتبارك removal التحف وكيف تتعامل كل مقاربة مع الحدود حول صورة مؤطرة. للحصول على أفضل النتائج، صف تغييرات أثناء إنشاء سجل موجز: قبل/بعد الاقتصاص والمستويات الضوضائية وحدة الحافة عبر these مناطق.

Use the عرض من التفاصيل كمقياس واحتفظ بملاحظة جارية حول التركيبات ودقة الألوان. ل صورة شخصية لقطات مؤطرة بإحكام على لوحة، والحفاظ على ألوان البشرة الطبيعية وتجنب الحدة المفرطة. إذا أظهرت منطقة ما تشوهات، قم بتطبيق استهداف حشو أو الإزالة الانتقائية للضوضاء بدلاً من التعديلات الواسعة. عند مقارنة الأساليب المختلفة، أرفِقْ عينات مقتطفة وقم بتسجيل مقاييس ملموسة لتوجيه الخيارات المستقبلية.

5 مُوَسِّعَات صور بالذكاء الاصطناعي في برنامج Stable Diffusion

ابدأ بـ GenFill Extender كخط أساس؛ فهو يحافظ على الحدود أثناء تمديد اللوحة؛ مثالي للمشاريع واسعة النطاق؛ والتي تخبر عن قدراتها؛ يظهر مصدر github أرصدة إضافية؛ توجد عناصر تحكم جاهزة؛ تم أخذ الآثار التسويقية في الاعتبار؛ لوحظت رؤى إضافية؛ تم توثيق توافق genfill.

مُحسِّن التعديلات توفر تعديلات مستهدفة لمناطق ممتدة؛ تعديلات على نمط fotor؛ تبقى انتقالات الاقتصاص نفسها سلسة؛ إضافة اعتمادات؛ عناصر تحكم متاحة؛ تعتمد الحملات التسويقية عليها؛ مصدر github يخبر بإمكانياتهم.

جهاز تمديد الإطالة يركز على التحكم بالحواف أثناء التمديد؛ الأسهل للتكيف معه لتحقيق مكاسب سريعة؛ القنوات تبسط سير العمل؛ تبقى الدقة عالية؛ إعدادات مسبقة مضافة؛ توافق ملاحظات مصدر جيثب؛ جاهز للتوزيع.

موسع البانر محسّن للبانر الأفقي؛ يوسع مناطق البانر مع الحفاظ على قنوات الألوان؛ يبقى ثابتًا عبر المدخلات؛ تمت إضافة الاعتمادات؛ عناصر التحكم متاحة؛ تلعب الحملات الرقمية دورًا في الاختبار؛ مصدر github يعرض الاستخدام.

مُطيل المحصول يحافظ على الاستمرارية البصرية أثناء الاقتصاص بعد التمديد؛ نفس محاذاة الحدود عبر الحواف؛ تساعد الإعدادات المسبقة الجاهزة في إعادة الاستخدام؛ يدعم تصميمات البطاقات؛ مهام سير العمل المستوحاة من Fotor؛ يوفر المصدر github أمثلة؛ تمت إضافة الاعتمادات.

ترقية Real-ESRGAN في Stable Diffusion: 2x–8x مع إدارة القطع الأثرية

يؤدي تفعيل Real-ESRGAN داخل Stable Diffusion اليوم إلى الحصول على نسيج أكثر حدة عبر الأصول الخاصة بك؛ وهذا ينتج تفاصيل مثالية دون أي تشوهات واضحة. استخدم RealESRGAN_x2plus لـ 2x؛ و RealESRGAN_x4plus لـ 4x؛ و RealESRGAN_x8plus لـ 8x. تحافظ هذه الإعدادات سهلة الاستخدام للمطورين على مجموعة المعلمات مدمجة؛ أنت فقط تبقى داخل خط أنابيب واحد في الإنتاج.

إرشادات سير العمل: سواء كنت تجري عملية تمرير واحدة؛ يوفر التسلسل المرحلي المرونة. حيثما أمكن، قم بأتمتة هذه الخطوات. ابدأ بإنشاء صورة أساسية بدقة منخفضة؛ ثم قم بتطبيق تمريرة 2x للوصول إلى الفضاء؛ بعد ذلك ارفع إلى الحجم النهائي عبر مرحلة 4x أو 8x إذا لزم الأمر. يغطي هذا الحل كل ما هو مطلوب للحصول على نتائج موثوقة.

إدارة القطع الأثرية: معالجة أنماط رقعة الشطرنج، والتردد، والحدة المفرطة عن طريق ضبط المعلمات؛ تمكين التحكم في تقليل الضوضاء 0.2-0.5؛ تعيين حجم التجانب 256-512؛ توفر هذه المساحة نسيجًا ثابتًا عبر الأصول والمنتجات.

ملاحظات سير العمل اليدوي: لا يمكن الاعتماد على مرحلة واحدة؛ هذه الحملات تقارن نتائج 2x و4x و8x؛ هذا الاتجاه يساعد في تحديد الاستراتيجية النهائية؛ هذا لا يؤدي إلى تحولات في الألوان. هذه الخطوات تحسن الموثوقية.

عمليات التحقق النهائية والتعديلات بعد الترقية: يمكنك تطبيق تعديلات مدركة للمساحة لإزالة الآثار المتبقية دون تدمير الدقة؛ وقارن بين الأصول الأصلية لضمان بقاء النتيجة مطابقة لما تريد.

استعادة وجه GFPGAN للحفاظ على الهوية أثناء التكبير

طبّق استعادة وجه GFPGAN على الصورة الشخصية المصدرية قبل التكبير للحفاظ على الهوية؛ هذه الخطوة تسفر عن مواد زخرفية قوية عالية الدقة بعد المعالجة.

في القنوات الاجتماعية، حملاتك؛ القوائم والأدوات والإضافات تتضمن GFPGAN في خط معالجة البيانات؛ مع التنحية جانبًا للخطر، هذا النهج القوي يحافظ على الهوية عبر التكبير.

أثناء التكبير، يركز GFPGAN على مناطق الوجه مع الحفاظ على علامات الهوية الرئيسية؛ وهذا ينتج مواد عالية الدقة تبقى قابلة للتمييز حتى بعد التكبير الكبير؛ انقر فوق الزر مرة واحدة لتطبيق الاستعادة قبل تغيير الحجم.

يتضمن الرسم الخارجي بـ zyng الرسم الخارجي؛ تدمج هذه الامتدادات GFPGAN بسلاسة في سير العمل، وتحافظ على الهوية عبر الحواف؛ تظل القوام الرقمية طبيعية، وتتجنب طبقات الفسيفساء.

هناك المئات من الحملات والقوائم عبر مجتمعات التصميم؛ استكشف الأدوات وتصميم الاختلافات التي تحافظ على هوية متسقة عبر التوسع، مع الحفاظ على هذه التفاصيل بأمانة، والحصول على نتائج مؤكدة.

على منصات مثل picsart، استكشف تصميم الإعدادات المسبقة التي تشتمل على استعادة GFPGAN؛ التكامل السلس جنبًا إلى جنب مع خطوات التكبير ينتج نتائج رقمية؛ مع الحفاظ على صورة الموضوع سليمة.

هناك، تتوسع هذه الطريقة عبر المشاريع؛ تظهر المزيد من العينات في الحملات الاجتماعية والقوائم؛ مع مرور الوقت، تظل مجموعة الأدوات قوية ومتعددة الاستخدامات وجاهزة لمزيد من الاستكشاف بصرف النظر عن المخاطر.

CodeFormer: استعادة التفاصيل العالمية للصور المكبرة الواضحة

توصية محددة: ابدأ بتمرير استعادة تفصيلي شامل يحافظ على الملمس الأصلي عبر المشاهد؛ وحدد هدفًا واحدًا: حواف واضحة، وقوام طبيعي، وإضاءة متماسكة. استخدم المطالبات لتوجيه الاتجاه: الحفاظ على لون البشرة، ونسيج القماش، والسماء التي تظهر تدرجات نظيفة؛ واستهداف الحد الأدنى من الهالات أثناء خطوة تغيير الحجم؛ وإعطاء الأولوية لواقعية الإخراج على الحدة. طبق الإعدادات بحيث تظل الخلفيات قابلة للقراءة في كل زاوية؛ واعرض النتائج بمقياس 1:1، ثم بمقاييس أكبر لتأكيد الاتساق. يعزز هذا النهج الاستقرار عبر الأجيال.

يعتمد التنفيذ على إدخال أصلي نظيف؛ بعد المعالجة المسبقة في الاستوديو، قم بتشغيل تمريرة واحدة لتعزيز النسيج العالمي دون إدخال هالات. يمكنك الوصول إلى المئات من الإعدادات المسبقة المصممة لأنواع مختلفة؛ ضع في اعتبارك إعدادًا يركز على الموضة، أو تكوينًا موجّهًا نحو المناظر الطبيعية، أو سير عمل عمودي. عندما تظهر النتيجة، اعرض الإخراج بأحجام مختلفة؛ قم بتغيير حجم منفذ العرض للتحقق من الاستقرار عبر المطالبات.

غالبًا ما توجه المطالبات عملية الترميم عبر الخلفيات؛ حدد التفاصيل المصنوعة يدويًا للحفاظ على الأنسجة الطبيعية في القماش والجلد وأوراق الشجر. استخدم Photoshop لإجراء فحوصات موازنة الألوان؛ توفر سير عمل PicsArt معاينات سريعة. تظل العملية مرنة عبر الأنواع، من المناظر الطبيعية إلى تصوير الأزياء؛ قم بتجربة مئات الأجيال لمراقبة تحولات النسيج وتغيرات وضوح الحواف.

تفضل معايرة الإخراج تكوينات متنوعة؛ أي مجموعة معلمات تتوافق مع نوع المشهد: تتطلب المناظر الطبيعية رفعًا أقوى للملمس دون هالات؛ يتطلب الموضة الحفاظ على لون البشرة وتفاصيل النسيج؛ تستفيد الصور الشخصية من تقليل الضوضاء اللطيف في المناطق المسطحة. عند إعداد القوائم، احفظ بتنسيقات إخراج عالية الجودة؛ اعرض عبر منافذ العرض لتأكيد الجودة الموحدة عبر أحجام متعددة.

يتطلب تدفق العملية الوصول إلى أصل نظيف؛ بعد الانتهاء، قارن بالخط الأساسي للتأكد من عدم فقدان أي تفاصيل. في خطوط أنابيب الاستوديو الاحترافية، تتكامل الطريقة مع خطوات تغيير الحجم، مما يتيح مئات الأجيال المستقرة عبر منافذ عرض متعددة. يعزز هذا النهج جودة الإخراج للمناظر الطبيعية، وحملات الأزياء، والتصوير الفوتوغرافي في الشوارع؛ والنتيجة متعددة الاستخدامات للقوائم، والمحافظ، وانتشارات المجلات.

تحسين النسيج والحافة القائم على SwinIR للصور المكبرة

توصية: قم بتشغيل خطوة تنقيح نسيج SwinIR قبل تغيير حجم الأصول لتحقيق توازن مثالي بين التفاصيل والحدة والملمس الطبيعي؛ بعد أن تصبح النتائج جاهزة، راجعها على مشاهد ذات إطارات واسعة للتأكد من الحفاظ على الحواف.

تحسن دقة النسيج التمثيلات القابلة للتعلم؛ يحافظ الحفاظ على الحواف على حدود الإطار سليمة؛ يتعامل SwinIR مع الأنسجة العريضة والحبيبات الدقيقة والتدرجات اللونية الناعمة بدون هالات.

تتكامل وحدات SwinIR مفتوحة المصدر في خط أنابيب خفيف الوزن؛ يتطلب التثبيت Python والتبعيات المدرجة في مستودع GitHub؛ يقوم cloudinaryurl-gen بإنشاء صور مصغرة للمعاينة للعرض العام؛ بعد المعالجة، يمكن مشاركة الأصول في المعارض العامة، مع إرفاق الاعتمادات.

يستفيد موازنة الخصائص من قوة الحافة المعتدلة؛ تحقق كل جلسة مكاسب قابلة للقياس في PSNR/SSIM على الأنسجة المستهدفة؛ تريد نتائج متسقة عبر المشاهد؛ بعد تبديل المعلمات، يحافظ الموضوع المؤطر والمناظر الطبيعية الواسعة وسياقات الرسم الخارجي على المظهر الطبيعي دون فقدان النسيج.

في الإنتاج، يعتمد المسوقون على ميزات cloudinaryurl-gen للحصول على معاينات سريعة؛ يدعم ترخيص المصادر المفتوحة المشاركة؛ إضافة صور إلى حافظة يزيد من الرؤية؛ ستعرض الأصول على الصفحات العامة؛ بعد تغيير الحجم، تعرض العينات مشاهد واسعة مؤطرة، وإمكانيات الرسم الخارجي؛ تعمل التعديلات المُعَدة يدويًا على تحسين توازن حواف النسيج.

مع الحفاظ على المظهر الطبيعي، قم بتكوين تمريرة شحذ خفيفة؛ يحافظ هذا النهج على نسيج واضح دون فقدان الدقة الإجمالية.

يمكن ضبط النتائج لتقديم أداء مثالي عبر مشاهد متنوعة؛ يبقى التركيز على المحتوى العام، والمواضيع المؤطرة، والمناظر البانورامية الواسعة، وهوامش الرسم الخارجي.

المعالجة القائمة على الإطارات: ترقية الصور الكبيرة دون مشاكل الذاكرة

قسّم المصدر إلى مربعات متجانبة مربعة بحجم 512×512 بكسل تقريبًا؛ ضع تداخلًا بمقدار 32 بكسل للحفاظ على سياق الحدود؛ هذا النهج يبقي استخدام الذاكرة الذروي تحت السيطرة بينما يبقى تجميع الصور سلسًا. هذه الطريقة هي أسهل طريق لمعالجة آمنة للذاكرة. يستخدم هذا النهج موسعًا للتجانب للحفاظ على محاذاة الحدود. دعنا نستكشف كيفية ضبط حجم التجانب؛ وتوسيع التداخل؛ والدمج لتحقيق نتائج رائعة اليوم؛ جاهزة للتوزيع في كل مكان.

1. حجم التجانب: قسّم المصدر إلى كتل بحجم 512×512 بكسل؛ يمكن استخدام 1024×1024 بكسل عندما تتجاوز ذاكرة وحدة معالجة الرسومات 12 جيجابايت؛ يساعد التداخل بمقدار 32 بكسل في الدمج السلس.
2. موسع التداخل: قم بتوسيع كل قطعة بمقدار 32 بكسل على جميع الجوانب؛ بعد استدلال النموذج، قم باقتصاص النتائج إلى مساحة قطعة 512 × 512 بكسل؛ ينتج عن مزج الحواف في منطقة التداخل انتقال سلس.
3. مَزْجُ الحوافّ: طبّق تمويهًا خطيًا على طول التداخل؛ وهذا يؤدي إلى انتقال سلس عبر البلاطات.
4. معالجة الحواف: الهوامش عند الحدود محدودة بحجم الحدود؛ يتم استخدام الحشو الصفري إذا لزم الأمر.
5. اختيار النموذج: اختر نماذج خفيفة الوزن تدعم استنتاج التجانب؛ تأكد من الاستقرار عبر التجانبات؛ تظل العديد من النماذج مستقرة عندما يزداد عدد الإطارات؛ يظل اتساق الألوان ثابتًا حتى عبر التجانبات؛ تحقق من الخصائص.
6. الأداء: المعالجة بالتسلسل أو عن طريق التنفيذ المتوازي عبر النوى؛ معالجة تجانب متوازية تسرع وقت التشغيل؛ يظل تجمع الذاكرة ضمن الحدود.
7. دمج الإخراج: دمج المربعات في صورة نهائية؛ الحفاظ على الجانب المربع؛ اقتصاص إلى الحجم الأصلي أو تطبيق المقياس المستهدف؛ التحقق من عدم وجود تشويه.

سير عمل الفيديو: معالجة كل إطار في مربعات؛ الحفاظ على شبكة مربعات واحدة عبر الإطارات لمنع الوميض؛ تقديم النتائج اليوم كأصول تسويقية؛ مشاركتها عبر البريد الإلكتروني مع أصحاب المصلحة.

• التنسيقات المدعومة: TIFF و PNG و JPEG؛ خيارات فضاء الألوان؛ عمق 8 بت أو 16 بت؛ جاهزة للأرشفة أو التوزيع؛ الخصائص محفوظة عبر البلاطات.