Perbaikan dan peningkatan resolusi foto dengan AI hingga ×4

Ia merekonstruksi seperti apa rupa detail itu yang masuk akal — dipelajari dari jutaan foto — bukan detailnya sendiri. Real-ESRGAN sudah melihat cukup banyak tepi tajam, kulit, pasangan bata, dan rambut untuk membangun sesuatu yang meyakinkan di tempat pikselnya sudah jadi bubur, dan pada foto yang lembut atau kecil efeknya mencolok. Ada baiknya memahami akibatnya: informasi yang tak pernah direkam kameranya tidak akan kembali, sehingga foto yang sudah tajam hanya sedikit beruntung, dan rekaan paling dulu tampak pada teks dan wajah. Perhatikan keduanya sebelum memutuskan hasilnya layak pakai.

Di dalam berkas, dpi hanyalah tanda ukuran fisik cetak — ia tidak menambah satu piksel pun. Urutan yang benar-benar bekerja: di mode Untuk dicetak pilih ukuran cetak, perbesar sampai jumlah pikselnya cukup, lalu centang penulisan dpi. Dengan begitu pikselnya memadai sekaligus berkasnya bertanda 300 dpi seperti yang diminta percetakan.

Dengan sendirinya tidak. 72 dpi pada properti hanyalah nilai bawaan yang ditulis kamera dan peramban. Yang menentukan kualitas adalah piksel: 3000 × 2000 px bertanda 72 dpi tercetak bagus di A4, karena saat mencetak kerapatan dihitung ulang untuk ukuran fisiknya. Itulah sebabnya alat ini menampilkan tanda dari berkas di samping resolusi sebenarnya.

Tergantung jarak pandangnya. 300 dpi adalah standar untuk apa pun yang dipegang di tangan dan syarat sebagian besar percetakan. Bingkai di meja cukup ~240 dpi, lukisan di dinding ~150 dpi, poster besar ~100 dpi: dari jarak tiga meter mata memang tidak bisa membedakan kisi yang lebih halus. Pilihan itulah yang tersedia pada daftar Kerapatan yang dibutuhkan.

Hasilnya harus muat di memori peramban sekaligus di ukuran canvas maksimum, dan batas itu berbeda per perangkat: ponsel jauh lebih rendah daripada komputer meja. Alat ini mengukur batas tersebut dan menonaktifkan faktor yang tidak akan muat sejak awal, alih-alih gagal di tengah pemrosesan.

Foto 1080p menjadi 4K dalam 5–20 detik pada laptop modern dengan GPU diskret. Pada ponsel dengan GPU terintegrasi bisa 30–60 detik.

Pembesaran kalau fotonya terlalu kecil untuk keperluan Anda; penajaman kalau ukurannya sudah cukup tetapi tampilannya datar. Keduanya mengobati keluhan yang berbeda dan bisa dijalankan bersama. Pembesaran adalah jaringan saraf yang membangun ulang detail pada ×2 atau ×4, dan itu kerja sungguhan serta waktu sungguhan. Penajaman adalah proses klasik untuk ketajaman, kontras, dan saturasi yang berjalan pada skala berapa pun termasuk ×1 — jadi foto besar yang sekadar kusam bisa dibetulkan tanpa dibesarkan sama sekali, dan itu lebih cepat sekaligus lebih aman daripada melewatkannya ke model yang mengarang.

Real-ESRGAN di CPU/WASM menghasilkan gambar hitam sepenuhnya. Ia butuh backend GPU, dan WebGPU adalah satu-satunya API GPU peramban yang bekerja andal di semua vendor. Tanpa WebGPU, proses Perbaikan tetap tersedia (ketajaman / kontras / saturasi).

Ya. Jaringan bekerja pada RGB buram, jadi kanal alfa diambil dari sumber lalu diterapkan kembali ke hasil. Cukup pilih PNG saat menyimpan: JPEG sama sekali tidak menyimpan transparansi, dan alat ini memberi peringatan tersendiri soal itu.

Mode kesesuaian cetak menjawabnya alih-alih membiarkan Anda menebak. Pilih ukuran cetaknya dan jarak orang akan memandang hasil cetaknya, lalu ia memberi tahu berapa piksel yang sebenarnya dibutuhkan dan berapa yang Anda punya — poster yang dibaca dari dua meter butuh jauh lebih sedikit daripada foto yang dipegang di tangan, dan karena itu berkas yang sama bisa memadai untuk A3 di dinding namun kurang untuk 20×30 di album. Begitu berkasnya diekspor, kerapatannya dituliskan ke dalamnya: JPEG mendapatkannya di tajuk JFIF, PNG di bongkah pHYs, sehingga percetakan membuka berkas yang sudah bertanda alih-alih menganggapnya 72 dpi.

Ia tidak menambah kerusakan baru, tetapi memperbesar apa yang sudah ada. Kompresi JPEG meninggalkan blok 8×8 dan dengung di sekitar tepi; lewatkan itu ke ×4 dan bloknya menjadi empat kali lebih besar, kini terlihat jelas sebagai kotak-kotak di langit yang mulus. Modelnya berusaha menafsirkannya sebagai detail, dan kadang menghasilkan tekstur di tempat yang sebelumnya hanya artefak. Jadi foto kecil yang bersih beruntung jauh lebih banyak daripada foto terkompresi dengan ukuran sama, dan saran praktisnya adalah mencari salinan terbesar dan paling sedikit terkompresi yang Anda punya sebelum memprosesnya, bukan sesudahnya.