Как работает увеличение изображений с помощью ИИ и когда его использовать

Изменить размер не значит увеличить качество

Когда обычная программа увеличивает изображение, она интерполирует: распределяет уже имеющиеся пиксели по большему холсту и заполняет промежутки средними значениями соседей. Метод ближайшего соседа копирует пиксели, и картинка выглядит ступенчатой. Билинейная и бикубическая интерполяция смешивают их, и картинка выходит мыльной. Lanczos, лучший из классических фильтров, чуть лучше сохраняет края, но ни один метод интерполяции не может добавить информацию. Фото 800×600 содержит 480 000 настоящих пикселей; растяните его до 3200×2400, и 7,2 миллиона пикселей придётся описывать теми же 480 000 значений. Эти недостающие 93% и есть причина, по которой увеличенные снимки выглядят размытыми: данных просто нет.

Сверхразрешение: как ИИ достраивает недостающие детали

Сверхразрешение с помощью ИИ действует наоборот. Вместо того чтобы усреднять существующие пиксели, оно предсказывает недостающие, опираясь на знания, полученные на миллионах пар изображений. Во время обучения нейросети показывают чёткую фотографию и намеренно испорченную копию (уменьшенную, размытую, зашумлённую и пережатую в JPEG) и оценивают, насколько хорошо она восстанавливает оригинал. Повторите это миллионы раз, и сеть усвоит, как в высоком разрешении выглядят кирпич, ткань, мех, листва и кожа и как каждая из этих текстур портится при уменьшении изображения.

Real-ESRGAN, модель с открытым исходным кодом, на которой работает этот сайт, развивает эту идею с помощью двух приёмов, важных на практике. Во-первых, это генеративно-состязательная сеть: вторая сеть-«критик» учится отличать настоящие фото от реконструкций, и это заставляет генератор создавать текстуру, похожую на фотографию, а не осторожно сглаженную. Во-вторых, её обучали на реалистичной цепочке искажений (случайные сочетания размытия, шума матрицы, масштабирования и сжатия), поэтому она справляется с неидеальными снимками, которые есть у людей на самом деле, а не только с лабораторными уменьшенными копиями. Используемый здесь вариант, realesr-general-x4v3, это компактная универсальная версия: около 5 MB весов, которые выдают ровно в 4× большее разрешение, чем на входе.

Почему теперь это работает во вкладке браузера

Ещё недавно для моделей такого класса нужна была программа для компьютера с GPU NVIDIA или серверный центр, поэтому большинство онлайн-сервисов увеличения загружают ваше изображение в облако. Изменились две вещи. ONNX Runtime Web позволил на практике запускать настоящие нейросети в среде JavaScript, а WebGPU дал коду в браузере прямой доступ к вашей видеокарте. Chrome, Edge и Safari теперь дают достаточно вычислительной мощности GPU, чтобы запускать нейросеть сверхразрешения на 5 MB с интерактивной скоростью; там, где WebGPU недоступен, та же модель переключается на WebAssembly на CPU: медленнее, но с идентичным результатом.

Одна техническая деталь, которую вы заметите по индикатору прогресса: изображение обрабатывается тайлами по 192 пикселя с перекрытием в 8 пикселей, а не за один проход. Разбиение на тайлы держит расход памяти GPU на одном уровне независимо от размера изображения, а перекрытие даёт каждому тайлу контекст от соседей, поэтому швы в итоговой картинке не видны. Ту же технику используют программы для компьютера при работе с очень большими файлами.

Чего ожидать: честные цифры

Скорость почти целиком зависит от того, какой движок может использовать ваш браузер. Вот наши замеры для 4×-модели этого сайта на ноутбуке с Apple Silicon в Chrome (август 2026):

На вашем железе цифры будут другими: игровой ПК обгонит эти значения, старый телефон до них не дотянет. При первом визите движок и модель скачиваются один раз (около 10 MB), а при первом запуске компилируются шейдеры GPU; после этого всё хранится в локальном кэше и следующие запуски стартуют мгновенно.

Когда увеличение в 4× помогает

• Печать. Для печати нужно ~300 DPI, а экранам хватает ~100. Веб-фото 1200×900 хорошо печатается только в размере 4×3 дюйма; увеличенное до 4800×3600, оно покрывает отпечаток 16×12 дюймов при полных 300 DPI.
• Старые фото и снимки в низком разрешении. Первые цифровые камеры, скачанные копии утерянных оригиналов, небольшие сканы: это классический случай восстановления, и здесь модель показывает себя лучше всего.
• Логотипы, рисунки и игровые текстуры. Real-ESRGAN хорошо справляется с контурами иллюстраций, а результат в 4× даёт запас для кадрирования, приближения или новой компоновки.
• Миниатюры, которые нужны в полном размере. Фото товаров, обложки альбомов, аватары: везде, где единственная сохранившаяся копия маленькая.

…и когда не поможет

• Мелкий текст. Сверхразрешение восстанавливает текстуру, а не язык. Нечитаемый текст обычно превращается в чёткие, но неверные формы.
• Сильно испорченные лица. В этой универсальной модели нет отдельного этапа восстановления лиц; лицо, которое стало пятном в 30 пикселей, останется пятном (просто более чётким).
• Изображения, которые уже чёткие. Если фото резкое в исходном размере, 4× в основном увеличит вес файла. Увеличивайте, когда вам действительно нужны эти пиксели.

Увеличение без загрузки чего-либо

Большинство онлайн-сервисов увеличения работают в облаке: ваше фото передаётся на их серверы, обрабатывается там, и результат присылают обратно. Лучшие из них обещают удалить файл «в течение 24 часов», но это обещание нельзя проверить, и оно всё равно признаёт, что загрузка состоялась. Поскольку модель здесь работает внутри вашего браузера, вся эта категория рисков исчезает: семейные фото, сканы документов, снимки ещё не анонсированных товаров и работы для клиентов вообще не проходят через сеть. Можно следить за сетевым инспектором во время работы или отключить интернет после загрузки страницы; инструмент продолжит работать, потому что всё, что ему нужно, уже здесь.

Эта же архитектура объясняет, почему всё бесплатно и без подвоха: нам не нужно отбивать счёт за GPU, поэтому нет ни кредитов, ни лимитов, ни аккаунтов, ни водяных знаков. Работу делает ваш компьютер; результат остаётся у вас.

Как получить лучший результат

• Берите наименее сжатую копию, какая у вас есть: исходный PNG лучше пересохранённого JPEG того же изображения.
• Сначала обрежьте, потом увеличивайте, чтобы модель потратила свой 4×-бюджет на пиксели, которые вам действительно важны (и не вышла за лимиты размера).
• Сравнивайте ползунком при масштабе 100%; разница в текстуре не видна, когда результат ужат до превью.
• Сохраняйте PNG для редактирования или печати; пережимайте в JPEG или WebP только на последнем шаге, если вообще нужно.