Image Upscale

AI影像放大技能，基於 Real-ESRGAN 神經網路 + LANCZOS 插值。

Workflow

Phase 0: 互動確認

向用戶確認兩個引數：

1. 放大倍數或目標尺寸 — 預設 10x（即最終尺寸 = 原圖 ×10）
2. 目標 DPI — 預設 300（列印級）

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如果使用者提供的是目標長寬畫素，計算所需倍數：scale = ceil(target / original)。

Phase 1: 讀取原圖

• 支援 PSD、PNG、JPG、JPEG
• PSD 自動合併圖層轉 RGB
• 記錄原始尺寸

Phase 2: Real-ESRGAN 4x 放大

• 使用 RealESRGAN_x4plus.pth（63.9MB）
• AI 生成細節（羽毛、紋理、邊緣重建）
• 支援分塊處理大圖（tile-based，避免視訊記憶體溢位）
• 自動下載模型（如果本地不存在）

Phase 3: LANCZOS 放大到目標尺寸

• Real-ESRGAN 輸出為 4x
• 用 LANCZOS 插值從 4x 放大到目標倍數（如 10x）
• 保持影像質量，無鋸齒

Phase 4: 設定 DPI 後設資料

• PNG 檔案寫入 (dpi, dpi) 後設資料
• 預設 300 DPI，使用者可指定

Phase 5: 輸出 PNG

• 檔名格式：{basename}_{scale}x_{dpi}DPI_realesrgan.png
• 單檔案處理或批次目錄處理

Scripts

scripts/upscale.py

主指令碼，包含完整推理程式碼：

• upscale_image() — 單圖處理
• batch_upscale() — 批次處理
• download_model() — 自動下載模型
• 純 PyTorch 實現，無需額外依賴（只需 torch + Pillow + numpy + requests）

CLI 用法

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

# 批次
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

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

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

Model

• 名稱：RealESRGAN_x4plus.pth
• 來源：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth
• 大小：63.9 MB
• 自動下載：指令碼首次執行時會自動下載到 scripts/ 目錄
• 手動放置：也可手動下載放到 scripts/RealESRGAN_x4plus.pth

Requirements

• PyTorch（支援 CUDA 則自動使用 GPU）
• Pillow
• numpy
• requests（用於自動下載模型）

Notes

• 4x 放大用 Real-ESRGAN（AI 生成細節），大於 4x 的倍數用 LANCZOS（數學插值）
• 分塊處理大圖，tile_size 根據影像尺寸自動調整（小圖 512-1024，大圖 256）
• 批次處理時自動清理視訊記憶體，避免 OOM
• 已存在輸出檔案自動跳過

這個影像放大工具質量不錯，操作流程清晰易懂，放大效果有保障。它支援 PSD、PNG、JPG 等常見格式，還能自動下載所需模型。用 AI 生成細節再配合數學插值，放大後的影像質量較好。文件寫得很詳細，小白也能上手。不過首次使用需要下載較大檔案，沒有依賴列表檔案，部分細節功能還需要手動調整。建議準備好網路環境再使用。