upscayl

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44.7k 2.2k 简单 1 次阅读 今天AGPL-3.0插件Agent图像开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Upscayl 是一款免费且开源的 AI 图像超分辨率工具,专为 Linux、macOS 和 Windows 用户打造。它的核心功能是利用先进的人工智能算法,将模糊、低分辨率的图片智能放大并修复细节,显著提升画质清晰度,让老旧照片或小图也能焕发新生。

对于经常需要处理图片的用户而言,手动放大图片往往会导致马赛克或模糊不清,而 Upscayl 有效解决了这一痛点。它无需联网即可在本地运行,既保护了用户隐私,又摆脱了对云端服务的依赖。无论是设计师需要高清素材、摄影师希望修复旧作,还是普通用户想要提升手机照片质量,都能从中受益。

技术上,Upscayl 集成了多种先进的 AI 模型,支持批量处理,并提供直观的图形界面,操作门槛极低。作为完全开源的项目,它由社区驱动,持续迭代优化,确保了工具的透明性与可靠性。如果你正在寻找一款简单高效、安全免费的图片增强方案,Upscayl 值得尝试。

使用场景

一位自由摄影师急需将客户提供的低分辨率老照片修复并放大,以满足高清画册的印刷出版要求。

没有 upscayl 时

  • 只能依赖在线付费服务,不仅按张收费成本高昂,还面临隐私泄露风险,毕竟客户原稿不宜上传至第三方服务器。
  • 使用传统 PS 双线性插值放大后,图像边缘模糊、细节丢失严重,完全无法达到 300 DPI 的印刷标准。
  • 缺乏本地批量处理能力,面对数百张历史档案照片,手动逐一处理耗时数天,严重拖慢项目交付进度。
  • 在 Linux 或老旧 Mac 设备上难以找到免费且易用的图形界面工具,往往需要配置复杂的 Python 环境才能运行开源模型。

使用 upscayl 后

  • 直接在本地 Windows 或 Mac 电脑上离线处理,无需联网即可保护客户隐私,且完全免费,大幅降低了项目成本。
  • 利用 AI 超分辨率算法重建纹理细节,将模糊小图无损放大 4 倍甚至更多,输出画质清晰锐利,完美契合印刷需求。
  • 启用批量处理功能,一键导入整个文件夹的照片自动队列执行,原本几天的工作量缩短至几小时即可完成。
  • 跨平台原生应用开箱即用,无需编写代码或配置依赖库,让非技术背景的摄影师也能轻松上手操作。

upscayl 让高质量图片放大从昂贵的专业服务变成了人人可用的本地化高效工作流。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU
  • 必需
  • 需要支持 Vulkan 的独立显卡 (GPU)
  • 大多数集成显卡 (iGPU) 和 CPU 不支持
  • 未指定具体型号、显存大小或 CUDA 版本(因使用 Vulkan 架构而非纯 CUDA)
内存

未说明

依赖
notes1. 核心依赖是支持 Vulkan 的独立显卡,集成显卡通常无法工作。2. 该项目是桌面应用程序(基于 Electron),并非直接的 Python 库,因此无需手动配置 Python 环境或 PyTorch。3. Windows 用户若遇到 SmartScreen 警告需选择‘仍要运行’。4. macOS 需 12 及以上版本。5. 若批量处理中断,请耐心等待当前队列处理完成后再进行后处理。
python未说明 (项目基于 Electron/Node.js 开发,非纯 Python 脚本)
Node.js
Vulkan 兼容驱动
Real-ESRGAN (内置模型)
ncnn (后端推理框架)
upscayl hero image

快速开始

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发布页面我们的官方网站
  • 下载 upscayl-x.x.x-linux.AppImage 文件。
  • 右键点击 AppImage -> 转到“权限”选项卡 -> 勾选“允许执行文件”,然后双击该文件以运行 Upscayl。
  • 你也可以选择使用其他格式进行安装,例如 RPM(Fedora)、DEB(基于 Debian/Ubuntu)以及 ZIP(任何 x86 Linux 操作系统)。

    🍎 macOS

    (macOS 12 及更高版本)

    链接
    1. 前往 发布页面我们的官方网站
    2. 下载 upscayl-x.x.x-mac.dmg 文件。
    3. 双击 DMG 文件,将 Upscayl 图标拖入“应用程序”文件夹。
    4. 打开 Finder,在左侧边栏中点击“应用程序”选项卡。找到 Upscayl 并右键单击它。选择“打开”。
    5. 在弹出的窗口中,再次点击“打开”。

    🍺 Homebrew

    brew install --cask upscayl

    🐌 Windows

    (Windows 10 及更高版本)

    1. 前往 发布页面我们的官方网站
    2. 下载 upscayl-x.x.x-win.exe 文件。
    3. 双击 EXE 文件启动。
    4. 如果出现 SmartScreen 警告,请点击“更多信息”然后选择“仍要运行”,或者在未验证发布者的对话框中按“是”。
    5. 按照安装步骤操作。
    6. 大功告成!

    👨‍🏫 文档 - 教程与指南

    请在此处查看我们的文档:这里

    ⚖️ 结果

    请在此处查看 Upscayl 的前后对比:这里

    🤫 路线图

    您可以在这里跟踪所有进展:https://github.com/orgs/upscayl/projects/1

    • 修复 bug
    • 让全世界都使用 FOSS(施工中 🚧)

    🛠 开发

    我建议使用 Volta:https://volta.sh 来安装 Node.js。 下载并安装 Volta 后,执行:volta install node

    🏃 运行

    [!注意] 如果您不愿意安装 git,可以跳过第一行,直接下载 源代码压缩包 并解压到 upscayl 目录下,然后继续执行其余步骤。

    git clone https://github.com/upscayl/upscayl
    cd upscayl
    
    # 安装依赖
    npm install
    
    # 在本地运行开发服务器
    ## 您的日志现在将显示在终端中
    npm run start
    

    🏗️ 构建

    # 安装依赖
    npm install
    
    # 打包应用
    npm run dist
    
    # 发布应用,确保在 Shell 中添加 GH_TOKEN=
    # 仅限维护者执行此操作
    npm run publish-app
    

    🤓 常见问题解答

    • Upscayl 是如何工作的?
      • Upscayl 使用 AI 模型通过推测细节来增强您的图像。它利用 Real-ESRGAN 和 Vulkan 架构来实现这一目标。我们的后端完全开源,采用 AGPLv3 许可证。
    • 我的放大图像没有明显变化,这是为什么?
      • Upscayl 可以增强低分辨率和像素化的图像,但它无法去除模糊或调整图像的焦点。如果您的图像失焦或完全模糊,Upscayl 并不是合适的工具。请使用与我们提供的 示例相似的图像。
    • 是否有 CLI 工具可用?
    • 需要 GPU 才能运行吗?
      • 很遗憾,是的。NCNN Vulkan 需要支持 Vulkan 的 GPU。Upscayl 在 大多数 集成显卡或 CPU 上都无法运行。不过,不妨试试看 ;)
        • @Wyrdgirn 在 #390 中为 Windows 和 Linux 提供了 workaround!至于 macOS 和 Haiku 框架,目前还没有人知道如何处理……
    • 我停止了批量放大功能,但我的图片仍未被处理、压缩或比例不正确!
      • 当某个模型不支持某项操作时,Upscayl 会先完成所有图片的放大,然后再进行后处理。这意味着您只需 等待 处理完成即可。
    • 我该如何贡献?
      • 您可以通过提交 PR 报告问题、修复代码或添加功能,也可以捐款!😊
    • GPU ID 的作用是什么?
      • 它用于选择要使用的 GPU。具体步骤在 Wiki 中有详细说明。
        • 请注意,对于 Windows 系统,如果 Upscayl 未设置为性能模式,系统可能会覆盖此设置。
    • 我在哪里可以找到更多模型?

    🎁 捐款

    ❤ 致谢

    版权所有 © 2023 - Upscayl
    由 Nayam Amarshe 和 TGS963 制作
    用 🖱 & ⌨ 制作

    版本历史

    v2.15.02024/12/25
    v2.15.0-pre-release2024/12/19
    v2.11.52024/06/01
    v2.11.02024/04/25
    v2.10.92024/04/22
    v2.10.02024/02/29
    v2.9.92024/02/10
    v2.9.9-prerelease2024/02/09
    v2.9.82024/01/16
    v2.9.72024/01/15
    v2.9.52023/12/05
    v2.9.42023/12/01
    v2.9.12023/10/28
    v2.9.02023/10/15
    v2.8.62023/09/22
    v2.8.52023/09/21
    v2.8.12023/09/13
    v2.8.02023/09/09
    v2.7.52023/09/01
    v2.5.52023/06/04

    常见问题

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