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

• 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
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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

• 名称：RealESRGAN_x4plus.pth
• 来源：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth
• 大小：63.9 MB
• 自动下载：脚本首次运行时会自动下载到 scripts/ 目录
• 手动放置：也可手动下载放到 scripts/RealESRGAN_x4plus.pth

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

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。