Upscayl 项目介绍

概述

Upscayl 是一款基于人工智能（AI）的免费开源图像放大工具，专注于通过机器学习模型提升图像分辨率并增强细节。它利用先进的算法（如 Real-ESRGAN）将低分辨率图片转换为高清版本，同时减少模糊和噪点，适用于修复老照片、优化游戏纹理、提升设计素材质量等场景。

主要特性

1. AI 超分辨率增强

   • 支持将图像放大至 4 倍甚至更高分辨率，自动修复细节。

   • 提供多种预训练模型（如 RealESRGAN、Remacri）适配不同图像类型。

2. 跨平台支持

   • 兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统，支持 CPU/GPU 加速（需配置 Vulkan 或 OpenCL）。

3. 用户友好界面

   • 直观的图形化操作界面（GUI），无需编程基础。

   • 支持批量处理，可一次性处理多张图片。

4. 开源免费

   • 代码完全开源，允许开发者自定义模型或贡献功能。

   • 无广告、无水印，完全免费使用。

5. 隐私保护

   • 所有计算在本地完成，无需上传图片至云端。

支持平台

• Windows: 10/11（64 位）

• macOS: 10.15 或更高版本（Intel/Apple Silicon）

• Linux: 主流发行版（如 Ubuntu、Fedora）

安装与使用

下载地址

• GitHub 仓库: Upscayl
  （从 Releases 页面下载对应系统的安装包或可执行文件）

安装步骤

1. 访问 GitHub Releases 页面，选择适合您操作系统的版本（例如 Upscayl-2.9.0-Windows-x64.exe）。

2. 下载后运行安装程序（Windows/macOS）或解压二进制文件（Linux）。

3. 首次启动时，程序会自动下载所需 AI 模型（约 1–2 GB，需保持网络连接）。

基础使用指南

1. 导入图片

   • 点击界面中的 Browse 或拖拽图片至窗口。

2. 选择模型

   • 根据图片类型选择模型（例如 RealESRGAN 通用模型）。

3. 调整参数

   • 设置输出分辨率、保存路径等选项。

4. 开始处理

   • 点击 Upscayl 按钮，等待处理完成（时间取决于硬件性能）。

5. 导出结果

   • 高清图片将保存在指定目录。

常见问题

Q: 处理速度慢怎么办？
A: 确保启用 GPU 加速（需安装 Vulkan 驱动），或尝试降低输出分辨率。

Q: 输出效果不理想？
A: 尝试切换不同模型（如 Remacri 适合动漫图像），或调整 Denoise Level 参数。

Q: 是否支持命令行操作？
A: 支持！可通过终端执行命令批量处理（详见项目文档）。

下载与社区

• 官方下载: GitHub Releases

• 社区讨论: Discord 频道

• 文档与教程: 项目 Wiki

开源协议: GNU Affero General Public License v3.0
开发团队: 由开源社区维护，欢迎开发者参与贡献！

通过 Upscayl，您可以轻松将模糊的旧照片或低清素材转化为清晰的高分辨率图像，是摄影师、设计师和普通用户的理想工具。建议定期检查 GitHub 更新以获取最新模型和性能优化。