Verbessern Sie die Bildauflösung 2× oder 4× mit KI. Perfekt für Fotos, Drucke und Web-Assets. Hochladen und in Sekunden verbessern.
Wählen Sie den Vergrößerungsfaktor. Höherer Faktor erfordert längere Verarbeitungszeit
Klicken oder ziehen, um Bilder hochzuladen, die KI verbessert die Auflösung automatisch
Täglich 3 Bilder ohne Anmeldung testen. Nach der Anmeldung: 10 Credits pro Bild.
Unterstützt JPEG, JPG, PNG, BMP, WebP, HEIC. Max. 5MB.
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Sehen Sie, wie KI-Super-Auflösung Details bewahrt und die Bildqualität über Innenräume, Produkte und Fashion verbessert und Materialtexturen sowie Strukturdetails auch nach hochskalierter Vergrößerung klar hält.
KI-HD-Redraw geht über einfaches Pixel-Füllen hinaus – es versteht Bildinhalte auf Pixelebene und rekonstruiert jedes Detail von Grund auf und liefert atemberaubende Klarheit und Textur.
Bei 2×/4×-Vergrößerung rendert die KI-Super-Auflösung weiterhin Stofftextur, Holzmaserung und reiche Licht-und-Schatten-Schichten präzise und liefert ein feineres, realistischeres visuelles Erlebnis.
KI-Algorithmen verbessern Kantenstrukturen und lokalen Mikrokontrast präzise und verbessern die Detaildefinition für Produkt- und Automobilfotografie, wo Klarheit zählt.
Die KI optimiert Hautton und Stoffdetail intelligent und hebt Lookbooks und Marketing-Assets mit stärkerer Klarheit, Textur und Realismus auf ein professionelleres visuelles Ergebnis.
Vergrößern nutzt KI-Technologie, um die Bildauflösung zu erhöhen und dabei Klarheit und Details zu bewahren oder zu verbessern. Gegenüber herkömmlicher Skalierung kann KI-Vergrößerung mehr Details hinzufügen und Unschärfe vermeiden.
2× bedeutet Verdopplung von Breite und Höhe, was die 4-fache Pixelzahl ergibt. 4× bedeutet Vervierfachung beider Dimensionen, was die 16-fache Pixelzahl ergibt. Höhere Faktoren erfordern längere Verarbeitungszeit und erzeugen größere Dateien.
Unser KI-Modell ist umfangreich trainiert, um Bildklarheit und Details während der Vergrößerung zu bewahren. Bei den meisten Bildern wird die vergrößerte Qualität deutlich besser sein als bei herkömmlichen Interpolationsmethoden.