软件介绍
Upscayl图片高清处理中文破解版是一款基于全新的AI技术打造而成的免费开源图片放大增强软件,这款软件采用了简洁直观的操作界面、傻瓜式的操作步骤,用户在这里只需导入相应的图片,然后选择合适的参数,最终点击生成即可,这样一来就能够使得原本比较模糊的图片变得更加高清并且非常效果涂抹非常自然。
Upscayl图片高清处理中文破解版不仅能够完美兼容Windows、macOS 和 Linux等一系列常见系统而且更是能够同步调用多GPU共同运行,这样一来就能够使得图片输出效果大幅度提升,能够很好的满足了相关用户的使用需求。
软件功能
快速精准的图像放大:
Upscayl 利用最新的AI技术,不仅能放大图像,还能在放大的同时增强图像细节。这得益于它的深度学习算法和大量的图像训练数据,这些使得Upscal在放大图像时能够精确保持图像的清晰度和细节,避免了常见的放大模糊和图像失真。
智能降噪与细节增强:
低分辨率图像通常伴随着噪点,这些噪点会影响图像的整体质量。Upscayl 的智能降噪功能能够有效地清除这些噪点,使放大后的图像更加清晰和洁净。此外,通过分析图像的局部特征和纹理,Upscayl 能够进一步恢复和增强图像细节,让图像展现出更加逼真和生动的效果。
超分辨率图像重建:
Upscayl 不只是放大图像,它的超分辨率重建功能可以将低分辨率的图像重建为高分辨率的版本。这意味着即使是细节不足的模糊图像,也能通过Upscal转化为高质量的清晰图像。
批量处理功能:
为了提升工作效率,Upscayl 支持批量处理功能,允许用户同时处理多个图像,省去了逐一操作的麻烦。这一功能特别适合需要处理大量图像的用户,可以大幅节省时间和劳力。
综上所述,Upscayl 是一款集多功能于一身的图像放大增强工具,它的智能降噪、细节增强和超分辨率功能都极大地提升了图像的质量。无论您是要提高照片质量、进行图像重建,还是处理其他图像需求,Upscayl 都是一个不可多得的工具选择。
使用教程
在本地放大图片的软件里,Upscayl做得还是不错的,通用MacOS、Windows和Linux三个版本,在最近的2.5.1更新里,还新增了自定义图片处理AI模型的功能,加上支持输出WebP格式和批处理的功能,让Upscayl在处理一些网络图片的时候能派上用场。
软件原版是英文的,不过软件博主大眼仔旭将其汉化了一下,这样用起来更直观,一看就懂。打开软件后,主要界面就只有下面这两个。
使用的时候,直接将文件拖放进去就行。
然后选择图片放大的类型,这个必须要选择,如果像上面演示的一样,不选择直接点击开始处理的按钮,可能会得到下面这样的错误提示,它会让你检查显卡和输出的目录,然而忽略了最基础的步骤~
批量处理方法
1. 使用图形界面:
打开 Upscayl
点击“添加文件”按钮,选择要放大的图片
您可以选择多个图片
点击“开始”按钮,开始批量处理
Upscayl 会自动将所有图片放大到您设置的尺寸
放大完成后,Upscayl 会提示您
2. 使用命令行界面:
打开终端
进入 Upscayl 的安装目录
运行以下命令:
upscayl -b input_dir output_dir
其中,input_dir 是要放大的图片所在的目录,output_dir 是放大后图片的输出目录
例如:
upscayl -b ./input ./output
这条命令会将 ./input 目录下的所有图片放大到 2 倍,并输出到 ./output 目录
批量处理参数:
-b:指定批量处理模式
-i:指定输入目录
-o:指定输出目录
-s:指定输出尺寸,例如 -s 2x 表示放大到 2 倍
-m:指定模型类型,例如 -m ESRGAN 表示使用 ESRGAN 模型
-q:指定图像质量,范围为 0 到 100,默认值为 90
-t:指定线程数,默认值为 1
例如:
upscayl -b -i ./input -o ./output -s 2x -m ESRGAN -q 95 -t 4
这条命令会将 ./input 目录下的所有图片放大到 2 倍,并使用 ESRGAN 模型,图像质量为 95,使用 4 个线程进行处理
注意:
批量处理时,Upscayl 会使用多线程来提高处理速度。
您可以根据您的电脑配置调整线程数。
如果您使用的是 GPU 来加速 Upscayl 的处理速度,请确保您已经安装了 CUDA 和 cuDNN。
Upscayl批量处理的常见问题解答
问:如何使用 Upscayl 批量处理图片?
答:您可以使用 Upscayl 的图形界面或命令行界面来批量处理图片。
问:Upscayl 批量处理支持哪些参数?
答:Upscayl 批量处理支持 -b、-i、-o、-s、-m、-q 和 -t 参数。
问:如何使用 Upscayl 批量处理图片时使用 GPU 加速?
答:请确保您已经安装了 CUDA 和 cuDNN,然后在命令行中添加 -g 参数即可。
问:Upscayl 批量处理速度慢怎么办?
答:您可以尝试降低图片尺寸、使用低性能模型、使用更高性能的 GPU 或升级电脑配置来提高 Upscayl 批量处理速度。