AI图像放大细节增强软件 Upscayl v2.11.5 汉化绿色版 WINx64

AI图像放大细节增强工具 Upscayl v2.10 汉化绿色版软件 WINx64

支持独立版：解压就可以用

Upscayl 中文版是一款免费开源的 AI 图片放大软件，支持在 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统上使用。它可以通过命令行来使用，并可检测到计算机中的多个显卡，用户可以通过设置 GPU ID 来控制使用哪个显卡进行图片放大处理。

Upscayl 中文版功能特色

• 免费开源：Upscayl 中文版是一款免费开源的软件，任何人都可以下载和使用它，而且还可以自行修改和编译源代码来适应不同的应用场景。

• 高质量放大：Upscayl 汉化版使用深度学习技术来识别和重建像素，能够将低分辨率的图片放大到高分辨率，并保持图像清晰度和细节。

• 快速处理：Upscayl 中文版支持多GPU计算，用户可以选择使用哪个 GPU 来进行图片放大处理，从而加快图片处理速度。

• 支持多种文件格式：Upscayl 支持多种图片文件格式，包括 JPEG、PNG、BMP、TIFF 等等，用户可以按需选择输入和输出文件格式。

• 简单易用：Upscayl 的使用方法非常简单，用户只需通过命令行输入相关参数即可完成图片放大处理。

Upscayl 如何进行放大图像

1. 下载和安装 Upscayl 应用程序：用户可以从 Upscayl 官方 Github 页面下载 Upscayl 应用程序，并根据各自的操作系统版本进行安装。

2. 打开 Upscayl 应用程序：安装完成后，用户可以双击打开 Upscayl 应用程序。

3. 选择低分辨率图片：在 Upscayl 主界面中，用户可以通过“选择图片”按钮来选择要进行放大处理的低分辨率图片。

4. 选择放大类型和大小：用户可以选择不同的放大方式和输出图片的分辨率大小，根据自己的需要进行选择。

5. 选择导出文件夹：用户可以选择将处理后的图片导出到哪个文件夹中，也可以保留默认设置。

6. 执行放大处理：点击“执行放大”按钮，Upscayl 将会开始对所选的图片进行放大处理。处理完成后，用户可以在导出文件夹中找到处理后的高分辨率图片。

总之，使用 Upscayl 是非常简便的。只要按照上述步骤，选择好需要处理的图片、放大类型和导出路径，就可以完成高质量的图片放大处理。同时，Upscayl 还支持多 GPU 加速，使处理速度更快。

为什么要使用 Upscayl 这款应用

使用 Upscayl 这款应用可以帮助我们将低分辨率的图片放大到高分辨率，并保持图像清晰度和细节。这在日常生活中，我们可能会遇到需要放大图片但又不想失真的情况，比如需要将某张照片制作成海报或者需要放大教材中的图片以便更好地阅读。此外，在科学研究领域，也有许多需要处理高分辨率图像的任务，比如医学影像的诊断和分析等。

Upscayl 采用了深度学习技术，能够识别和重建像素，从而提高图片的质量。而且它还支持多 GPU 计算，能够帮助加快图片处理的速度。相比于一些其他的图片处理软件，Upscayl 具有更高的准确性和更快的处理速度。

综上所述，使用 Upscayl 这款应用可以帮助我们完成高质量的图片放大处理，提高我们日常生活和科学研究的效率。

Upscayl 常见问题

Upscayl 是如何工作的？

Upscayl 使用 AI 模型，通过猜测细节来增强你的图像。它使用 Real-ESRGAN 来实现这一目的。

是否有 CLI 可用？

CLI 工具被称为 real-esrgan-ncnn-vulkan，它可以在 Real-ESRGAN 资源库中找到。

我需要一个 GPU 来实现这个功能吗？

是的，很遗憾。NCNN Vulkan 需要一个兼容 Vulkan 的 GPU。Upscayl 不会在大多数 iGPU 或 CPU 上工作。不过，试试也无妨；)

为什么批量放大输出的是 JPG 而不是 PNG？

这是目前在这里跟踪的 REAL-ERSGAN 的一个问题。

我怎样才能做出贡献？

你可以修复代码，通过提交 PR 增加功能，报告问题或捐赠。

GPU ID 是用来做什么的？

GPU ID（Graphics Processing Unit Identifier）指的是显卡标识符，它是用来标识计算机中不同的显卡设备。在计算机运行图形处理等需要大量计算的任务时，显卡会担负大部分计算工作，因此 GPU ID 可以帮助我们准确定位到需要使用的显卡设备，并将计算任务分配给该设备来加速计算。

GPU ID 通常由一个数字或一串字符组成，例如 NVIDIA 显卡设备的 ID 可能以”0x10DE”开头，而 AMD 显卡设备的 ID 则可能以”0x1002″或”0x1022″开头。您可以使用 GPU-Z 等工具来查看计算机中所有显卡的 GPU ID 和详细信息。

为了更好地利用 GPU 设备，许多计算机应用程序和编程框架都会提供 GPU 加速选项，例如深度学习框架 TensorFlow、PyTorch 和 CUDA 等。在这些应用程序和编程框架中，您可以将计算任务分配到特定的 GPU 设备上执行，以加快计算速度和提高性能。

总之，GPU ID 是用来标识计算机中不同显卡设备的标识符，它通常被用来帮助我们准确地选择需要使用的 GPU 设备，并进行加速计算操作。

你们还没有完全开放源代码！！😡

是的! 我们使用的是完全免费和开源的技术。我们确实提供了一个二进制文件，但那是因为不包括它就会扼杀这个项目的整个目的。如果你想处理所有这些 PyTorch、NCNN 和 Python 的错误，我们非常欢迎你使用 Real-ESRGAN 提供的代码来编译你自己的二进制。为了方便起见，这个二进制文件是预先编译好的，如果你不信任它，那么你可以自己编译，因为这里的一切都是免费和开源的:)

Upscayl 使用 Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 二进制文件来提升图像的等级。更多的模型和算法将很快到来。

增加自定义模型

此版本由于集成了官方提供的模型，所以整体的体积多了三百多 MB，如果你想使用自定义模型，你可以在：设置 – 添加自定义模型选项中选择解压文件的 upscayl-2.10.0-win\resources\models  文件夹即可加载模型使用。

注意：除预设的模型不可直接在 models 文件夹内重命名外，你可以对额外添加的模型自己手动更改名称，以方便您自定义。每个模型对应 .bin 和 .param 两个文件，你更改名称的时候需要使用相同名称。

Upscayl 系统要求

Windows 10 和 Windows 11 的 64 位操作系统，建议使用 Nvidia 独立显卡。不再支持旧版本的操作系统，例如 Windows 7 以及之前的更低版本。Windows 8 系统需要自测。

Upscayl 许可证

AGPL v3