이미지 크게 키우기
작은 그림을 크게 만들면서 세부를 다시 그립니다. 그냥 늘리는 것과 다릅니다. 모델을 기기로 받아 거기서 돌립니다 — 그림은 이 탭 밖으로 나가지 않습니다.
이미지를 여기에 놓으세요
PNG · JPG · WebP — 1메가픽셀까지
버튼을 누르면 실행기와 모델을 약 9.6 MB 받습니다. 한 번만 받고 브라우저가 갖고 있습니다 — 다음 그림은 바로 시작합니다.
제 그림은 어디로 가나요?
아무 데도 가지 않습니다. 이 탭 안에서 열릴 뿐 업로드되지 않습니다. 오가는 것은 반대 방향입니다 — 모델이 한 번 내려오고, 그 뒤로는 브라우저가 갖고 있습니다.
그냥 크기 조절과 무엇이 다른가요?
크기 조절은 이미 있는 화소를 펴는 일이라 4배로 키우면 4배 흐려집니다. 이것은 전후 쌍 수백만 장으로 학습한 신경망이 그럴듯한 윤곽과 결을 **지어내는** 것입니다. 좋은 추측이지 되찾은 진실이 아닙니다 — 파일에 애초에 없던 번호판을 읽어 내지는 못합니다.
왜 크기 제한이 있나요?
4배는 화소가 16배가 되기 때문입니다. 100만 화소 사진이 1600만 화소로 나오는데, 그것만으로 메모리에 64MB 이고 계산량도 그만큼 늘어납니다. 탭을 몇 분 얼려 놓고 결과를 못 내느니 원본 100만 화소에서 멈추는 쪽을 골랐습니다.
왜 이렇게 느린가요?
브라우저에 WebGPU 가 없어 CPU 로 떨어졌기 때문입니다. 그 길로도 끝까지 돌긴 합니다 — 훨씬 느릴 뿐이고, 대략 100만 화소에 1분입니다. 어느 쪽인지는 누르기 전에 말하고, 실제로 어느 쪽으로 돌았는지는 결과 옆에 적습니다.
모델이 4배인데 2배는 어떻게 하나요?
4배로 키운 뒤 절반으로 줄입니다. 바로 2배로 키우는 것보다 결과가 낫습니다 — 모델이 지어낸 세부가 축소되면서 정돈되기 때문입니다. 앞의 계산이 같으므로 걸리는 시간은 4배와 같습니다.
결과가 밀랍처럼 매끈해졌어요.
이 모델이 망가진 이미지를 되살리도록 학습됐기 때문입니다. 잡음이라고 읽은 것을 지우는데, 필름 그레인과 옷감의 고운 결도 잡음으로 읽힙니다. 압축된 웹 이미지나 화면 캡처에서는 그게 정확히 원하는 바입니다 — 블로킹이 사라지고 윤곽이 돌아옵니다. 그레인이 있는 필름 스캔에서는 표면이 플라스틱처럼 평평해질 수 있습니다. 둘 다 단순 확대와 비교해 재 봤습니다: 품질 35로 저장한 JPEG 에서는 모델이 확실히 이기고, 1896년 필름 스캔에서는 단순 확대 쪽이 옷감의 결을 더 남겼습니다.
어떤 모델인가요?
Real-ESRGAN 의 realesr-general-x4v3 이고 BSD 3-Clause 라이선스입니다. 더 선명한 트랜스포머 모델들을 제치고 이걸 고른 이유는 속도입니다 — CPU 에서 약 60배 빠르고, 그 차이가 그래픽카드 없이도 쓸 수 있는 도구와 그렇지 않은 도구를 가릅니다.