Upscayl — это программный инструмент на базе методов супер‑разрешения и моделей машинного обучения, предназначенный для увеличения разрешения и улучшения деталей растровых изображений. Приложение доступно в виде локального десктоп‑клиента для популярных операционных систем и в виде облачного сервиса, предоставляющего пользователям возможность масштабировать изображения без глубоких знаний в области нейросетей. Проект ориентирован на упрощение рабочей цепочки улучшения изображений: загрузка исходного файла, выбор модели и параметров, последующая обработка и сохранение результата.
Исторически Upscayl возник как ответ на потребность в доступных инструментах супер‑разрешения, которые могли бы работать на пользовательских машинах или через облако с минимальной настройкой. В открытых описаниях проекта отмечается использование свёрточных нейронных сетей и специализированных упреждающих методов для восстановления текстур, устранения артефактов масштабирования и повышения четкости. В случае ограниченности публичной информации в описаниях, типичный сценарий использования включает конвертацию изображений низкого разрешения в большие форматы для печати, ретушь старых фотографий и подготовку исходников для дальнейшей графической обработки.
- Модели супер‑разрешения: поддержка нескольких предобученных моделей для адаптации к разным типам изображений и уровню шума.
- Локальное и облачное использование: возможность запуска обработки на собственном компьютере или через облачный сервис, в зависимости от предпочтений пользователя.
- Интерфейс пользователя: графический интерфейс с простыми элементами управления для загрузки, выбора параметров и предпросмотра результата.
- Пакетная обработка: опция одновременной обработки нескольких файлов для ускорения рабочих процессов.
- Настройки масштабирования: выбор коэффициентов увеличения (например, 2×, 4× и выше) и параметров сглаживания/сохранения деталей.
- Сохранение форматов: поддержка популярных форматов изображений при экспорте результатов.
- Производительность и ускорение: использование аппаратного ускорения (GPU) при его наличии и оптимизация для многоядерных CPU.
- Сравнение до/после: функции визуального сравнения исходного и обработанного изображения для оценки качества.
- Открытый характер (вариант): в доступных описаниях проект упоминался как имеющий элементы открытости в исходном коде или контейнеризации, однако степень открытости и лицензионные условия могут варьироваться.
- Применение в рабочих процессах: интеграция в рабочие цепочки дизайнеров, фотографов и реставраторов как инструмент для предварительной подготовки материалов.