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📖 技能介绍

Image Upscale

AI图像放大技能,基于 Real-ESRGAN 神经网络 + LANCZOS 插值。

Workflow

Phase 0: 交互确认

向用户确认两个参数:

  1. 放大倍数或目标尺寸 — 默认 10x(即最终尺寸 = 原图 ×10)
  2. 目标 DPI — 默认 300(打印级)

如果用户提供的是目标长宽像素,计算所需倍数:scale = ceil(target / original)。

Phase 1: 读取原图

  • 支持 PSD、PNG、JPG、JPEG
  • PSD 自动合并图层转 RGB
  • 记录原始尺寸

Phase 2: Real-ESRGAN 4x 放大

  • 使用 RealESRGAN_x4plus.pth(63.9MB)
  • AI 生成细节(羽毛、纹理、边缘重建)
  • 支持分块处理大图(tile-based,避免显存溢出)
  • 自动下载模型(如果本地不存在)

Phase 3: LANCZOS 放大到目标尺寸

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  • Real-ESRGAN 输出为 4x
  • 用 LANCZOS 插值从 4x 放大到目标倍数(如 10x)
  • 保持图像质量,无锯齿

Phase 4: 设置 DPI 元数据

  • PNG 文件写入 (dpi, dpi) 元数据
  • 默认 300 DPI,用户可指定

Phase 5: 输出 PNG

  • 文件名格式:{basename}_{scale}x_{dpi}DPI_realesrgan.png
  • 单文件处理或批量目录处理

Scripts

scripts/upscale.py

主脚本,包含完整推理代码:

  • upscale_image() — 单图处理
  • batch_upscale() — 批量处理
  • download_model() — 自动下载模型
  • 纯 PyTorch 实现,无需额外依赖(只需 torch + Pillow + numpy + requests)

CLI 用法

# 单图
python scripts/upscale.py input.png -o output.png -s 10 -d 300

# 批量
python scripts/upscale.py ./images/ --batch -s 10 -d 300

# CPU 模式
python scripts/upscale.py input.png --device cpu

Python API

from scripts.upscale import upscale_image, batch_upscale

# 单图
result = upscale_image('input.psd', 'output.png', target_scale=10, target_dpi=300)

# 批量
results = batch_upscale('./images/', target_scale=10, target_dpi=300)

Model

Requirements

  • PyTorch(支持 CUDA 则自动使用 GPU)
  • Pillow
  • numpy
  • requests(用于自动下载模型)

Notes

  • 4x 放大用 Real-ESRGAN(AI 生成细节),大于 4x 的倍数用 LANCZOS(数学插值)
  • 分块处理大图,tile_size 根据图像尺寸自动调整(小图 512-1024,大图 256)
  • 批量处理时自动清理显存,避免 OOM
  • 已存在输出文件自动跳过

🤖 AI 评测

这个图像放大工具质量不错,操作流程清晰易懂,放大效果有保障。它支持 PSD、PNG、JPG 等常见格式,还能自动下载所需模型。用 AI 生成细节再配合数学插值,放大后的图像质量较好。文档写得很详细,小白也能上手。不过首次使用需要下载较大文件,没有依赖列表文件,部分细节功能还需要手动调整。建议准备好网络环境再使用。

📊 多维度评分

适应性4.2
规范性4.1
有效性4.8
可靠性4.2
可信度4.4

📁 包含文件 (2 个)

📄 SKILL.md 3 KB
📄 scripts/upscale.py 15.3 KB