ตัวขยายภาพ AI – ขยายเป็น 4K โดยไม่สูญเสียคุณภาพ
เพิ่มความละเอียดภาพ 2x หรือ 4x ด้วย AI เหมาะสำหรับภาพถ่าย งานพิมพ์ และสื่อเว็บ อัปโหลดและปรับปรุงได้ในไม่กี่วินาที
เลือกอัตราส่วนการขยาย
เลือกอัตราส่วนการขยาย อัตราส่วนที่สูงขึ้นต้องใช้เวลาประมวลผลนานขึ้น
อัปโหลดภาพ
คลิกหรือลากเพื่ออัปโหลดภาพ AI จะปรับปรุงความละเอียดให้อัตโนมัติ
รองรับ JPEG, JPG, PNG, BMP, WebP, HEIC ขนาดไม่เกิน 5MB
อัปโหลดภาพเพื่อเริ่มต้น
การแสดงคุณสมบัติ
ดูว่า AI ซูเปอร์ความละเอียดรักษารายละเอียดและปรับปรุงคุณภาพภาพในงานตกแต่งภายใน ผลิตภัณฑ์ และแฟชั่น คงความคมชัดของพื้นผิววัสดุและรายละเอียดโครงสร้างแม้หลังจากขยายอัตราส่วนสูง
การเกิดใหม่ของภาพระดับพิกเซล
AI HD Redraw เกินกว่าการเติมพิกเซลแบบง่ายๆ — มันเข้าใจเนื้อหาภาพในระดับพิกเซลและสร้างทุกรายละเอียดใหม่ตั้งแต่ต้น มอบความคมชัดและพื้นผิวที่น่าทึ่ง
พื้นผิวตกแต่งภายในที่แม่นยำ
ด้วยการขยาย 2x/4x AI ซูเปอร์ความละเอียดยังคงเรนเดอร์พื้นผิวผ้า ลายไม้ และชั้นแสงเงาที่หลากหลายได้อย่างแม่นยำ มอบประสบการณ์การมองเห็นที่ละเอียดและสมจริงยิ่งขึ้น
รายละเอียดผลิตภัณฑ์คมชัด
อัลกอริทึม AI ปรับปรุงโครงสร้างขอบและไมโครคอนทราสต์ในส่วนต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความคมชัดของรายละเอียดสำหรับการถ่ายภาพผลิตภัณฑ์และรถยนต์ที่ความคมชัดมีความสำคัญ
ความคมชัดของภาพบุคคลและเสื้อผ้า
AI เพิ่มประสิทธิภาพสีผิวและรายละเอียดเสื้อผ้าอย่างชาญฉลาด ยกระดับหนังสือแฟชั่นและสื่อการตลาดด้วยความคมชัด พื้นผิว และความสมจริงที่ดียิ่งขึ้น ส่งผลให้ภาพดูเป็นมืออาชีพ
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
คำถามที่พบบ่อย
การขยายภาพหมายถึงอะไร?
การขยายภาพใช้เทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มความละเอียดของภาพในขณะที่รักษาหรือปรับปรุงความคมชัดและรายละเอียด เมื่อเทียบกับการปรับขนาดแบบดั้งเดิม การขยายภาพด้วย AI สามารถเพิ่มรายละเอียดได้มากขึ้นและหลีกเลี่ยงความพร่ามัว
ความแตกต่างระหว่าง 2x และ 4x คืออะไร?
2x หมายถึงการเพิ่มทั้งความกว้างและความสูงเป็นสองเท่า ส่งผลให้มีพิกเซลเพิ่มขึ้น 4 เท่า 4x หมายถึงการเพิ่มทั้งสองมิติเป็นสี่เท่า ส่งผลให้มีพิกเซลเพิ่มขึ้น 16 เท่า อัตราส่วนที่สูงขึ้นต้องใช้เวลาประมวลผลนานขึ้นและสร้างไฟล์ที่ใหญ่ขึ้น
คุณภาพหลังขยายเป็นอย่างไร?
โมเดล AI ของเราได้รับการฝึกฝนอย่างกว้างขวางเพื่อรักษาความคมชัดและรายละเอียดของภาพระหว่างการขยาย สำหรับภาพส่วนใหญ่ คุณภาพหลังขยายจะดีกว่าวิธีการแทรกค่าแบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญ