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Bild-Hochskalierer – kostenlos

Vergrößern Sie ein Foto um das Vierfache mit einem KI-Modell, das auf Ihrem eigenen Gerät läuft – schärfere Kanten und lesbarer Text statt nur größerer Pixel. Nichts wird hochgeladen, kein Konto, kein Wasserzeichen.

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Real-ESRGAN zeichnet Details bei 4× neu, statt Pixel zu strecken. Das 4,6 MB große Modell wird einmal heruntergeladen und läuft dann vollständig auf diesem Gerät — Ihr Foto wird nie hochgeladen.

So funktioniert es

Der Upscaler nutzt Real-ESRGAN general-x4v3 – ein 4,6 MB großes faltendes Super-Resolution-Netz – über onnxruntime-web in einem Web Worker auf Ihrem eigenen Rechner. Das Modell wird einmal von unserem eigenen Server geladen, zwischengespeichert und dann offline genutzt; Ihr Foto wird lokal auf ein Canvas dekodiert und nie hochgeladen. Der Skalierungsfaktor ist auf 4× festgelegt, da er an zwei Stellen fest im Graphen verankert ist.

  1. 1
    Das Bild wird in überlappende Kacheln zerlegt
    Ein 4×-Ergebnis hat sechzehnmal so viele Pixel, ein Foto mit 4000×3000 hätte also 192 Megapixel – genug, um den Browser-Tab abstürzen zu lassen, statt ihn nur zu verlangsamen. Stattdessen wird das Bild in Kernbereiche zerlegt, die es exakt abdecken, und jeder Kernbereich wird mit einem zusätzlichen Kontextrand auf allen Seiten gelesen, damit der Faltungsstapel (mit einem rezeptiven Feld von 34 Pixeln) echte Nachbarpixel hat. Ränder werden durch Wiederholen der Randpixel aufgefüllt, nie mit Nullen – sonst würde das Modell einen schwarzen Rahmen um das Bild schärfen.
  2. 2
    Jede Kachel wird als planarer RGB-Tensor verpackt
    Eine Kachel wird zu einem float32-Tensor der Form [1, 3, H, W], mit Rot-, Grün- und Blaukanal als getrennte Ebenen und Werten einfach durch 255 geteilt – ohne jegliche Mittelwert-/Standardabweichungs-Normalisierung. Jede Kachel wird auf exakt dieselbe quadratische Größe aufgefüllt, denn das WebGPU-Backend kompiliert seine Shader für jede neue Eingabeform neu, und ein Plan mit drei verschiedenen Kachelgrößen würde diese Kosten dreimal verursachen.
  3. 3
    Die Inferenz läuft auf WebGPU, wo verfügbar, sonst auf der CPU
    Die Sitzung wird zuerst mit WebGPU erstellt und fällt bei jedem Fehler auf einsträngiges WebAssembly zurück – Grafiktreiber melden oft Unterstützung und scheitern dann mitten beim Aufbau des Graphen, und langsamer ist besser als kaputt. Da der Rückfall das realistische Größenlimit und die Laufzeit stark verändert, prüft das Tool den Auftrag vor der ersten Kachel erneut anhand des tatsächlich erhaltenen Providers und teilt Ihnen danach mit, welcher verwendet wurde.
  4. 4
    Die Kacheln werden überblendet zusammengefügt und begrenzt
    Stumpf aneinandergesetzte Kacheln hinterlassen ein sichtbares Raster, daher wird der Beitrag jeder Kachel über den gemeinsamen Streifen mit einer linearen Rampe gewichtet. Die beiden Rampen ergänzen sich exakt, sodass die Gewichte an jedem Ausgabepixel genau 1 ergeben und keine helle oder dunkle Linie an einer Naht erscheint. Die Rohausgabe des Modells wird im Graphen nicht begrenzt – gemessene Werte reichen von etwa −0,18 bis +1,19 –, daher wird jedes Sample vor der Umwandlung in 8 Bit auf den Bereich 0–255 begrenzt, was Sprenkel an kontrastreichen Kanten verhindert. Alpha wird separat und bilinear neu abgetastet, da das Netz selbst keinen Alpha-Pfad hat.
  5. 5
    Das Ergebnis wird im Worker kodiert
    Die zusammengesetzten Pixel werden auf ein OffscreenCanvas gezeichnet und sofort als PNG kodiert, sodass beim Herunterladen keine asynchrone Wartezeit entsteht. Ein Wechsel zu JPG kodiert neu aus dem Canvas, das der Worker noch hält, statt das Modell erneut auszuführen. Außerdem wird ein kleiner Ausschnitt aus der Mitte in 100 % neben demselben vom Browser skalierten Bereich gezeigt – der einzige Vergleich, bei dem ein 4×-Unterschied wirklich sichtbar ist.

Die Modellgewichte werden einmal von unserem eigenen Server geladen und zwischengespeichert; Ihr Bild wird vollständig in Ihrem Browser dekodiert, in Kacheln zerlegt, hochskaliert und kodiert, und kein Teil davon wird jemals irgendwohin gesendet.

Anleitung

Beispiel

Klicken Sie auf „Beispiel ausprobieren“. Es fügt sample-photo.png hinzu, und der Datei-Chip zeigt 420×264. Bevor Sie etwas drücken, beziffert die Seite den Auftrag: „Ausgabegröße“ 1680×1056, „Kacheln“, „Geschätzte Dauer“ als Bereich und „Läuft auf“. Auf einem Desktop mit WebGPU sind das 4 Kacheln, etwa 0:01–0:02 und „Grafikkarte (WebGPU)“. Auf einem Desktop ohne WebGPU sind es 6 Kacheln, etwa 1:06–2:13 und „Prozessor (CPU)“. Ein Hinweis ergänzt, dass das fertige Bild etwa 6,8 MB Speicher braucht. Klicken Sie auf „4× hochskalieren“. Der Balken zählt „Kachel 1 von 4“ bis „Kachel 4 von 4“ und zeigt dann „Bild wird fertiggestellt…“. Ein Vergleich „Detailansicht (Mitte)“ erscheint mit „Vorher“ und „Nachher · 4ד. „Speichern unter“ startet auf „PNG (verlustfrei, größere Datei)“, und der Download heißt sample-photo-4x.png. Stellen Sie zuerst „Vergrößern um“ auf 2×, dann lautet die Schaltfläche „2× hochskalieren“ und die Datei sample-photo-2x.png.

Welche Einstellungen zu verwenden sind, und die Grenzen

  • Prüfen Sie die Größengrenze, bevor Sie ein Foto wählen. Die Grenze hängt vom Gerät ab und davon, welchen Prozessor das Modell tatsächlich bekommt. Unter der Ablagefläche sagt die Seite auf einem Desktop mit WebGPU „Bilder bis etwa 4 MP (rund 2309×1732 px)“. Die anderen drei Werte sind etwa 1 MP (1154×866) auf einem Desktop-Prozessor, 0,5 MP (816×612) auf einem Smartphone mit WebGPU und 0,25 MP (577×433) auf einem Smartphone-Prozessor. Das Ergebnis ist außerdem auf das 16-Fache dieser Pixelzahlen begrenzt und auf 16.384 px pro Seite auf einem Desktop oder 8.192 px auf einem Smartphone. Ein größeres Foto wird vor dem Durchlauf abgelehnt, nicht danach.
  • Wählen Sie „Vergrößern um“ und „KI-Stärke“. „Vergrößern um“ bietet 2×, 3× und 4× und startet bei 4×. Das Modell arbeitet immer mit 4×, daher sind 2× und 3× dieses auf kleiner skalierte Ergebnis, das seine Details behält. „KI-Stärke“ läuft von 0 bis 100 % in Schritten von 5 und startet bei 100 %. Senken Sie sie, um die einfache Vergrößerung des Browsers beizumischen, wenn Text, Logos oder Kanten zu hart wirken. Beide Einstellungen werden beim Klick auf die Schaltfläche gelesen, ändern Sie sie also und klicken Sie auf „Erneut hochskalieren“.
  • Wählen Sie das Speicherformat nach dem Durchlauf. „Speichern unter“ bietet „PNG (verlustfrei, größere Datei)“, „JPG (kleinere Datei)“ und „WebP (kleine Datei, behält Transparenz)“. Eine Änderung speichert das fertige Bild neu, ohne das Modell erneut auszuführen, und „Datei wird vorbereitet…“ erscheint kurz. JPG und WebP fügen einen Regler „Qualität“ von 50 % bis 100 % in 1-%-Schritten hinzu, der bei 92 % startet. Transparente Bereiche bleiben in PNG und WebP erhalten. JPG füllt sie mit Weiß, und die Seite sagt es Ihnen.
  • Lesen Sie den Vergleich für das, was er zeigt. „Detailansicht (Mitte)“ ist ein Ausschnitt aus der Bildmitte: links die einfache Vergrößerung Ihres Browsers und rechts die Version des Modells, auf dem Bildschirm in derselben Größe. „Ganzes Bild“ zeigt das ganze Bild, aber beide Seiten sehen dort gleich aus, weil sie auf dieselbe Breite verkleinert sind. Das Paar wird passend zur Spalte skaliert, laden Sie die Datei also herunter, um sie in voller Größe zu sehen. Nach „Mittleren Ausschnitt hochskalieren“ wird nur die Detailansicht gezeigt.
  • Legen Sie mehrere Bilder ab, um einen Stapel auszuführen. Legen Sie mehr als ein Bild ab oder fügen Sie sie ein, oder klicken Sie neben einem einzelnen auf „Mehr Dateien hinzufügen“. Die Schaltfläche lautet bei dreien „3 Bilder 4× hochskalieren“. Sie laufen nacheinander mit denselben Einstellungen für „Vergrößern um“, „KI-Stärke“ und „Speichern unter“. Ein Bild über der Gerätegrenze scheitert in seiner eigenen Zeile mit „Zu groß zum Hochskalieren auf diesem Gerät“, während die anderen weiterlaufen. „Fehlgeschlagene wiederholen (N)“ führt die fehlgeschlagenen Zeilen erneut aus, und „Alle herunterladen (N)“ liefert eine ZIP-Datei mit einem Namen wie upscaled-4x.zip.
  • Rechnen Sie auf einem Smartphone mit kleineren Größen und langem Warten. Smartphones verwenden die niedrigeren Grenzen von oben. Ohne WebGPU warnt die Seite: „Dieser Browser hat kein WebGPU, daher läuft die Arbeit auf dem Prozessor — viel langsamer, und die Größengrenze ist entsprechend niedriger.“ Die vor dem Durchlauf angezeigte Zeit ist ein Bereich, weil sie von einer gemessenen Kachel hochgerechnet wird. Sobald Kacheln gelaufen sind, ersetzt eine Zeile wie „noch etwa 1:20“ die Schätzung. Kommt 3 Minuten lang kein Fortschritt, wird der Durchlauf gestoppt.

Häufige Probleme und wie man sie behebt

Es erscheint „Dieses Gerät ist auf den Prozessor ausgewichen, und dieses Bild ist dafür zu groß zum Hochskalieren. Versuchen Sie ein kleineres Bild oder einen Browser mit WebGPU.“
Die Seite schätzt zuerst WebGPU, aber das Modell kann beim Start trotzdem beim Prozessor landen, und die Prozessorgrenze ist niedriger: etwa 1 MP auf einem Desktop, 0,25 MP auf einem Smartphone. Normalerweise skaliert die Seite dann eine kleinere Kopie hoch und sagt es. Dieser Fehler erscheint nur, wenn keine kleinere Kopie passt, zum Beispiel nach „Mittleren Ausschnitt hochskalieren“. Die Seite berechnet dann das Foto für den Prozessor neu und listet die passenden Optionen auf. Wählen Sie eine, verkleinern Sie das Foto oder versuchen Sie Chrome oder Edge auf einem Desktop.
Es erscheint „Verarbeitung abgebrochen.“ und kein Bild erscheint.
Dieser Hinweis folgt auf ein Klicken auf „Abbrechen“, das die Stelle der Schaltfläche „4× hochskalieren“ einnimmt, solange das Modell läuft. Eine bereits berechnete Kachel lässt sich nicht unterbrechen, daher stoppt der Worker bei der nächsten Kachel, und läuft er nach 2 Sekunden noch, beendet ihn die Seite. Das Modell bleibt im Speicher des Browsers, ein erneutes Klicken auf „4× hochskalieren“ startet also schnell. Ein Abbruch während des Modell-Downloads stoppt auch den Download: „Download abgebrochen. Es wurde nichts gespeichert.“
Es erscheint „Dieses Bild konnte nicht gelesen werden. Versuchen Sie eine JPG-, PNG-, WebP- oder HEIC-Datei.“
Der Browser konnte die Datei nicht dekodieren. Die Seite prüft das beim Hinzufügen, vor jedem Modell-Download. Formate, die Chrome nicht zeichnen kann, wie TIFF, SVG und PSD, sowie beschädigte JPEGs scheitern auf diese Weise. Öffnen Sie das Bild in einem Bildeditor, exportieren Sie es als PNG oder JPG und fügen Sie es erneut hinzu. Eine Datei mit 0 Byte, wie sie bei nie heruntergeladenen OneDrive- oder iCloud-Dateien vorkommt, wird zuerst mit einer eigenen Meldung abgelehnt; laden Sie sie auf dieses Gerät herunter und wählen Sie sie erneut.
Es erscheint „Dieses Bild ist 4000×3000 groß und damit zu groß zum Hochskalieren auf diesem Gerät. Versuchen Sie eines mit einer längsten Seite von etwa 2309 Pixeln oder weniger — Hochskalieren ist für kleine Bilder gedacht, und ein großes Foto hat die Details bereits.“
4× bedeutet sechzehnmal so viele Pixel, daher lehnt die Seite ein großes Foto vor dem Durchlauf ab, statt nach Minuten zu scheitern. Unter der Meldung listet „Dieses Bild liegt über dem Limit. Wählen Sie einen Weg:“ nur die passenden Optionen auf: „Passend verkleinern, dann 4× hochskalieren“, „Stattdessen 3× verwenden“, „Stattdessen 2× verwenden“ und „Mittleren Ausschnitt hochskalieren“, jeweils mit einer Größe wie „Ergebnis: 8000×6000 px“. „Rückgängig“ kehrt zum Original zurück. Sie können das Foto auch zuerst in einem Editor verkleinern.
Es erscheint „Das Hochskalieren ist fehlgeschlagen. Versuchen Sie ein kleineres Bild oder laden Sie die Seite neu und versuchen Sie es erneut.“
Das ist der Auffangfall. Er deckt einen Worker ab, der 3 Minuten lang keinen Fortschritt meldet, einen Browser, der für eine zu große Ausgabe ein leeres Canvas zurückgibt, und andere Fehler, die die Seite nicht benennen kann. Nach jedem Fehler verwirft die Seite ihren Worker, sodass der nächste Versuch sauber beginnt. Verwenden Sie ein kleineres Bild oder laden Sie neu, wie die Meldung sagt. Ein fehlgeschlagener Modell-Download hat eine eigene Meldung: „Das Modell konnte nicht geladen werden. Prüfen Sie Ihre Verbindung und versuchen Sie es erneut.“

Wie es im Vergleich abschneidet

Real-ESRGAN zeichnet Details neu, statt Pixel zu dehnen, und liefert daher bei einem kleinen, weichen Bild ein anderes Ergebnis als die einfache Vergrößerung in einem Fotobetrachter. Dies ist ein allgemeines Modell mit 4×, wobei 2× und 3× davon herunterskaliert werden. Es hat keinen Gesichtsmodus, keine Entrauschen-Steuerung und keine Schärfen-Steuerung außer der Mischung „KI-Stärke“. Die Größengrenze beschränkt es auf kleine Bilder: im besten Fall etwa 4 MP, auf einem Smartphone weit weniger. Ein KI-Upscaler für den Desktop oder ein Online-Dienst kann größere Dateien und größere Modelle verarbeiten und mit einer starken Grafikkarte schneller sein. Dafür müssen Sie nichts installieren, und Ihr Bild wird nicht hochgeladen: Heruntergeladen werden nur das 4,6-MB-Modell und die Engine, die es ausführt.

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Häufige Fragen