Final2x提高图像分辨率

Final2x 可以使用多个模型，将图像超分辨率到任意大小，以提高图像的分辨率和质量，使其更清晰和更详细。目前，它支持这几个模型：RealCUGAN、RealESRGAN 和 Waifu2x。

Enhance Your Images with Effortless Cross-Platform Super-Resolution at Any Scale

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文档

图片对比

使用 Final2x 对一张 256x256 带透明通道的胡桃图进行 4 倍超分辨率处理

应用截图

安装

在这里下载最新的版本。

Windows

点击即可使用，此外你也可以通过包管理器来安装、更新。

winget

bash
winget install Final2x

MacOS

bash
sudo spctl --master-disable
# Disable Gatekeeper, then allow applications downloaded from anywhere in System Preferences > Security & Privacy > General
xattr -cr /Applications/Final2x.app

首次运行时，您需要在终端中运行上述命令，以允许应用程序运行。由于苹果的安全检查，第一次使用可能会非常缓慢。

Linux

对于大部分发行版(推荐, 下载linux-pip版本)

需要Python >= 3.8，然后在终端里检查是否安装成功。

bash
pip install Final2x-core
Final2x-core -o # 114514
apt install -y libomp5 xdg-utils

对于Deb/Ubuntu系

对 resources 目录递归设置 777 权限。

特性

跨平台：适用于 Windows x64/arm64 、MacOS x64/arm64 and Linux x64。
超分辨率：采用先进的算法和模型对图像进行放大处理，显著提高图像的分辨率，同时不损失质量。
多模型：提供多种模型，可实现不同级别的超分辨率效果，可以根据自己的需求选择最适合的模型。
自定义 Scale：可以灵活指定图像的放大倍数，从而实现更精细的超分辨率效果。
国际化：支持英文、中文、日语、法语。

参考

在开发过程中，参考了以下项目：

Final2x-core - This project provided the core of the Final2x algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.
naive-ui - This project provided the UI framework for the Final2x.
electron-vite - This project provided the build framework for the Final2x.
ncnn - ncnn is a high-performance neural network inference framework developed by Tencent AI Lab.
nihui/realcugan-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Real-CUGAN algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.
xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Real-ESRGAN algorithm using the ncnn and Vulkan. libraries.
nihui/waifu2x-ncnn-vulkan - This project provided the core implementation of the Waifu2x algorithm using the ncnn and Vulkan libraries.

许可证

This project is licensed under the BSD 3-Clause - see the LICENSE file for details.

Acknowledgements

如果您有任何问题或疑虑，请随时联系该项目的维护人员。祝您玩得开心！

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