نظرة مفصّلة إلى التقنية وراء رفع دقة الصور بالذكاء الاصطناعي: كيف تُعيد الشبكات العصبية المدرَّبة على ملايين الصور بناء التفاصيل الدقيقة، وتزيل آثار الضغط، وتحوّل اللقطات منخفضة الدقة إلى صور بجودة 4K. مع مقارنات عملية بين النماذج، وحالات استخدام واقعية، ونصائح خطوة بخطوة للحصول على أوضح النتائج الممكنة.
لكل صورة سقفٌ للدقة. فبمجرد التقاطها، تبقى الصورة منخفضة الدقة على حالها، أو هذا ما كان سائدًا قبل ظهور أدوات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي. أما اليوم، فتستطيع الأدوات المدعومة بالتعلم العميق أن تأخذ صورة ضبابية أو مبكسلة أو مضغوطة، وتعيد بناءها بتفاصيل لم تكن موجودة في الملف الأصلي. وغالبًا ما تكون النتائج غير قابلة للتمييز عن لقطة أصلية عالية الدقة.
يشرح هذا المقال بالتفصيل كيف تعمل أدوات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي، ولماذا تنتج نتائج أوضح من أي طريقة تقليدية، وأي الأدوات تعطي أفضل مخرجات لأنواع مختلفة من الصور.
يعتقد معظم الناس أن رفع الدقة يعني ببساطة جعل الصورة أكبر. وهذا صحيح جزئيًا، لكنه يفوّت الفكرة الأساسية تمامًا.
عند تكبير صورة باستخدام برمجيات تقليدية، مثل الاستيفاء ثنائي التكعيب (bicubic) في Photoshop، تخمّن الخوارزمية لون كل بكسل جديد استنادًا إلى متوسط جيرانه. وهي في الأساس تفرد المعلومات الموجودة على مساحة أكبر. تبدو الصورة أكبر لكنها ليست أوضح. وفي كثير من الحالات تبدو أسوأ بشكل ملحوظ من الأصل، مع حواف ناعمة، وتسرّب للألوان، وجودة باهتة لا يمكن لأي فلتر للحدّة إصلاحها.
تتبنى أدوات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي نهجًا مختلفًا جوهريًا، لا يعتمد على المتوسطات أو الاستيفاء على الإطلاق.
تری الأداة التقليدية للرفع البكسلات. أما أداة الذكاء الاصطناعي فترى المحتوى. والفرق هائل.
عندما تعالج شبكة عصبية صورتك منخفضة الدقة، فهي لا تكتفي بالاستيفاء بين قيم الألوان. بل تتعرف على ما في الصورة وتستخدم تلك المعرفة لإعادة بناء تفاصيل معقولة. تعرف أن المنطقة الضبابية قرب عين شخص ينبغي أن تحتوي على رموش. وتعرف أن جدارًا حجريًا خشنًا ينبغي أن يحمل تباينات دقيقة في الملمس، لا تدرجًا لونيًا ناعمًا. وتتعرف على أنماط الأقمشة فتعيد بناء نسيجها، وتحدد الأوراق والأشجار فتستعيد حواف كل ورقة على حدة.
هذه العملية، من التعرف إلى إعادة البناء، هي ما يجعل رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي بهذه الفعالية. فالحدّة لا تُمدّ من البكسلات الموجودة، بل تُستنتج من معرفة النموذج بكيفية ظهور الأشياء الواقعية بدقة عالية.
| الطريقة | كيف تعمل | النتيجة |
|---|---|---|
| الاستيفاء ثنائي التكعيب (Bicubic Interpolation) | تحسب متوسط قيم البكسلات المجاورة | تكبير ناعم وضبابي |
| إعادة الأخذ بخوارزمية Lanczos (Lanczos Resampling) | تطبّق مرشّح دالة sinc | أوضح قليلًا، لكنها ما تزال ناعمة |
| أقرب جار (Nearest Neighbor) | تنسخ قيمة أقرب بكسل | حواف كتلية ومبكسلة |
| الدقة الفائقة بالذكاء الاصطناعي (AI Super Resolution) | تعيد بناء التفاصيل باستخدام الشبكات العصبية | حادة، ذات ملمس، واقعية كالصور الفوتوغرافية |
الفجوة بين الطريقة القديمة وطريقة الذكاء الاصطناعي ليست طفيفة. إنها الفرق بين صورة تبدو مكبّرة وصورة تبدو وكأنها كانت دائمًا عالية الدقة.
البنية التي تشغّل معظم أدوات رفع الدقة الحديثة بالذكاء الاصطناعي تُسمّى الشبكة التوليدية التنافسية (GAN)، أو في الآونة الأخيرة نموذج الدقة الفائقة القائم على الانتشار (diffusion). يتدرب كلا النهجين على مجموعات بيانات ضخمة من الصور المقترنة: الصورة نفسها بدقة منخفضة ودقة عالية، حتى يتعلم النموذج الانتقال من إحداهما إلى الأخرى.
أثناء التدريب، يمتص النموذج الأنماط من ملايين أزواج الصور. ويبني تمثيلًا داخليًا لشكل التفاصيل عالية الدقة في سياقات مختلفة: بشرة عند قصّ بنسبة 100%، وعشب في ضوء الشمس، وقماش تحت الإضاءة الاستوديوية، وماء في حركة. ويصبح هذا التمثيل الأساس لكل قرار رفع دقة يتخذه على صورة جديدة.
عملية التدريب تنافسية في نهج GAN. تنتج شبكة واحدة (المولّد) الصورة مرفوعة الدقة. وتحاول شبكة أخرى (المميّز) أن تكتشف ما إذا كانت النتيجة حقيقية أم مولّدة. يتحسن المولّد بمحاولة خداع المميّز. ويتحسن المميّز بالإمساك بأخطاء المولّد.
هذه الديناميكية التنافسية تدفع المولّد إلى إنتاج مخرجات لا تكون قريبة رياضيًا من الهدف فحسب، بل غير قابلة للتمييز بصريًا عن صورة فوتوغرافية حقيقية عالية الدقة. وبعد آلاف دورات التدريب عبر ملايين الصور، يطوّر المولّد حسًا بديهيًا بالتفاصيل الواقعية. فهو لا ينسخ الأنماط فحسب، بل يولّد ملمسًا معقولًا ينتمي إلى المشهد.
💡 ماذا يعني هذا لصورك: الذكاء الاصطناعي لا يعمل بالاعتماد على بكسلات صورتك وحدها. بل يستند إلى أنماط امتصّها من ملايين الصور الفوتوغرافية الحقيقية ليملأ ما ينبغي أن يكون موجودًا، مما يجعل إعادة البناء دقيقة بشكل مدهش حتى من مصادر رديئة الجودة جدًا.
يمكن لأدوات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي استعادة أو توليد عدة أنواع من المعلومات المفقودة:
لا تتعامل كل أدوات رفع الدقة مع كل فئة بالقدر نفسه من الجودة، ولهذا يكون اختيار النموذج مهمًا بشكل كبير حسب موضوع صورتك.
رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي ليس مفيدًا بالمستوى نفسه لكل نوع من الصور. تحقق هذه الفئات الأربع أكبر التحسينات باستمرار، وتغطي الغالبية العظمى من حالات الاستخدام الواقعية.
1. تصوير البورتريه
تستجيب الوجوه البشرية بشكل استثنائي جيدًا لرفع الدقة بالذكاء الاصطناعي. فالشبكات العصبية المدرَّبة على بيانات البورتريه تعيد بناء ملمس البشرة وتفاصيل العينين وخصلات الشعر بدقة لافتة. ويمكن غالبًا استعادة وجه ضبابي من لقطة بعيدة أو في إضاءة خافتة إلى مستوى يبدو حادًا باحترافية. ويبرز استعادة التفاصيل في العينين بشكل خاص: ففي حين قد تُظهر الصورة الأصلية قزحية غير واضحة ومشوّشة، غالبًا ما تكشف النسخة المرفوعة الدقة عن نمط لوني واضح وفصل حادّ بين الرموش.
2. تصوير المناظر الطبيعية والطبيعة
الأوراق والماء وأنسجة الصخور وتدرجات السماء كلها أنماط رأتها نماذج الذكاء الاصطناعي بكثرة أثناء التدريب. وعادةً ما يستعيد رفع دقة لقطة طبيعية مضغوطة التفاصيل الدقيقة في تيجان الأشجار، وتشكيلات السحب، وانعكاسات الماء، وسلاسل الجبال البعيدة. وتكون هذه الاستعادة ذات قيمة خاصة للمصورين الذين التقطوا صورهم بصيغة JPEG بسبب قيود التخزين، ويحتاجون لاحقًا إلى مخرجات عالية الدقة للطباعة.
3. الصور القديمة أو التالفة
تستفيد مطبوعات الأفلام الممسوحة ضوئيًا، وصور البولارويد الباهتة، وملفات JPEG القديمة ذات الضغط الشديد، بشكل كبير من رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي. فالنماذج تجمع بين زيادة الدقة وإزالة الآثار، مما يعيد التفاصيل والتوازن اللوني معًا في الوقت نفسه. ويمكن غالبًا إعادة صورة عائلية من الثمانينيات، كانت بالكاد صالحة كمسح ضوئي، إلى حالة تصلح للطباعة بالمقاسات الكبيرة.
4. تصوير المنتجات والإعلانات التجارية
غالبًا ما تفتقر المنتجات الصغيرة المصوّرة دون عدسات ماكرو إلى الدقة اللازمة للعرض بالحجم الكبير، أو ميزات التكبير في التجارة الإلكترونية، أو طباعة الكتالوجات. ويمكن لرفع الدقة بالذكاء الاصطناعي أن يستعيد النقوش الدقيقة على ميناء الساعة، أو تفاصيل الخياطة في المنتجات الجلدية، أو مسارات الدوائر على الإلكترونيات، فيُنتج أصلًا عالي الدقة صالحًا للاستخدام التجاري من صورة منتج عادية.
💡 نصيحة: الصور ذات الإضاءة الطبيعية القوية والاتجاهية تميل إلى التحسن عند رفع الدقة أكثر من اللقطات المسطّحة ذات الإضاءة المتساوية. فالضوء الاتجاهي يُنشئ ظلالًا تكشف الملمس، وتمنح الذكاء الاصطناعي معلومات أكثر يعيد البناء اعتمادًا عليها.
يؤثر نموذج الدقة الفائقة الذي تختاره تأثيرًا كبيرًا على نتائجك النهائية. فالنماذج المختلفة تُدرَّب على بيانات مختلفة وتُحسَّن لخصائص مخرجات مختلفة. إليك تفصيل للخيارات الرئيسية المتوفرة على PicassoIA، كل منها يخدم حاجة مختلفة لرفع الدقة.
هناك فلسفتان أساسيتان في رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي، وفهم الفرق بينهما يمنع الكثير من الإحباط.
رفع الدقة الواضح يعطي الأولوية للأمانة. الهدف هو نتيجة نظيفة وحادة تبقى وفية للصورة الأصلية. كل تفصيل مُستعاد ينبغي أن يكون قد وُجد بشكل معقول في المشهد الأصلي. لا يُختلق شيء ولا يُبالغ فيه. وهذا هو الخيار الصحيح لصور الأشخاص والأماكن والأشياء الحقيقية حيث تكون الدقة مهمة.
رفع الدقة الإبداعي يأخذ حريات أوسع. فالنموذج يضيف ملمسًا وتفاصيل قد لا تكون موجودة في الصورة الأصلية، لينتج مخرجات أغنى وأكثر أسلوبية. وهذا يعطي نتائج مثيرة على الأعمال الفنية والصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي والتصوير ذي الطابع الأسلوبي، لكنه قد يبدو مفرط المعالجة في الصور الوثائقية أو الصحفية حيث تكون الواقعية ضرورية.
على PicassoIA، تُمثَّل الفلسفتان بنماذج مخصصة:
| النموذج | الاستخدام الأمثل | معامل الرفع | الأسلوب |
|---|---|---|---|
| Real ESRGAN | الصور العامة، والصور القديمة، وملفات JPEG المضغوطة | 4x | طبيعي |
| Google Upscaler | الاستخدام العام، والحفاظ القوي على التفاصيل | 4x | نظيف |
| Bria Increase Resolution | الصور التجارية وصور المنتجات | 4x | دقيق |
| Crystal Upscaler | البورتريه والوجوه المقرّبة | 4x | محسّن للبشرة |
| Topaz Image Upscale | أقصى تكبير، والمخرجات بالمقاسات الكبيرة | 6x | عالي الأمانة |
| Recraft Crisp Upscale | تحسين الصور مع أولوية للدقة | متغير | وفيّ |
| Recraft Creative Upscale | الصور الفنية والأسلوبية | متغير | إبداعي |
تمنحك PicassoIA الوصول إلى كل النماذج المذكورة أعلاه في منصة واحدة. لا مفاتيح API، ولا إعداد لوحدة GPU محلية، ولا برامج للتثبيت. إليك كيفية الحصول على نتائج واضحة في دقائق.
Real ESRGAN هو نقطة البداية الأكثر تنوعًا لمعظم المستخدمين. يتعامل مع نطاق واسع من مستويات جودة الإدخال، من الصور الناعمة قليلًا إلى ملفات JPEG شديدة الضغط، ويُنتج نتائج واضحة بشكل طبيعي دون تحديد مفرط أو إضافة ملمس مختلق.
تستغرق العملية كاملة عادةً أقل من 30 ثانية لكل صورة. والمخرج نسخة نظيفة مرفوعة 4 مرات، مع ملمس أُعيد بناؤه، وآثار JPEG مُزالة، وحواف أكثر حدة في كل أرجاء الصورة.
💡 نصيحة احترافية: للحصول على أفضل النتائج مع Real ESRGAN، ابدأ بأعلى نسخة جودة من صورتك الأصلية. حتى التحسينات الطفيفة في الملف المصدر، مثل استخدام PNG بدلًا من JPEG مضغوط، تُحدث فرقًا ملموسًا في الصورة بعد رفع الدقة.
إذا كانت صورتك بورتريهًا في الأساس، أو تحتوي على تفاصيل وجه مقرّبة، فإن Crystal Upscaler سيتفوق عادةً على Real ESRGAN بفارق كبير.
يستخدم Crystal Upscaler مرحلة تحسين مدركة للوجوه تُنتج مسام بشرة أكثر واقعية، ووضوحًا أكبر في العينين، وتدرجات لونية أنعم عبر مناطق الوجه. وهو مُدرَّب تحديدًا على تحديات رفع دقة البورتريه: التداخل الدقيق بين الظل والضوء على البشرة، والهندسة المعقدة للعينين والشفاه، والتدرج الرقيق بين خصلات الشعر.
استخدم Crystal Upscaler عندما:
استخدم Topaz Image Upscale عندما تحتاج إلى تجاوز 4x، والوصول إلى تكبير يصل إلى 6x، للطباعة بالمقاسات الكبيرة، أو المخرجات بحجم اللوحات الإعلانية، أو العرض التجاري حيث يكون أقصى عدد للبكسلات مطلوبًا.
رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي ليس حلًا سحريًا، ومن المفيد أن تدخل بتوقعات دقيقة. هناك حالات يعجز فيها حتى أفضل نموذج عن إنتاج نتيجة مُرضية. ومعرفة الحدود تتيح لك اختيار سير العمل المناسب من البداية.
تعيد أدوات رفع الدقة بناء التفاصيل المفقودة، لكنها لا تستطيع إعادة بناء تفاصيل لم تُلتقط أصلًا. فالصورة المتأثرة بضبابية الحركة الشديدة ستبقى ضبابية بعد الرفع. واللقطة المأخوذة في ظلام شبه كامل دون ملمس قابل للاسترجاع لن تكتسب تفاصيل فجأة. وصورة مصغّرة صغيرة جدًا، مثلًا 50 في 50 بكسل، ستنتج نتائج تخمينية عند 4x قد تبدو حادة لكنها لن تشبه إلا قليلًا التفاصيل الفعلية للمشهد الأصلي.
يستطيع النموذج أن يزيد حدّة ما كان ناعمًا بسبب الضغط أو محدودية الدقة. لكنه لا يستطيع إنشاء تفاصيل دقيقة من الضوضاء، أو ضبابية الحركة، أو الظلال المعرّضة للضوء الناقص بشدة.
بعض النماذج، خاصة تلك ذات إعادة البناء الإبداعية العدوانية، تُدخل ملمسًا لا ينتمي إلى الصورة. وهذا أكثر وضوحًا في:
إذا لاحظت هذه الآثار، فإن التحول إلى Recraft Crisp Upscale أو خفض معامل الرفع من 4x إلى 2x يحل المشكلة عادةً دون التضحية بمكاسب الحدّة المهمة.
💡 قاعدة عامة: للصور الفوتوغرافية للأشخاص والأماكن الحقيقية، أعطِ الأولوية لنماذج الأمانة. واحتفظ بنهج رفع الدقة الإبداعي للأعمال الفنية والصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي، أو المحتوى الذي يُقبل فيه المخرج الأسلوبي.
هذه أكثر الأخطاء شيوعًا التي يرتكبها الناس عند رفع دقة الصور، وكل منها يمكن تجنبه بالنهج الصحيح.
رفع دقة صورة مرفوعة الدقة من قبل
إذا كان ملفك المصدر قد كُبّر سابقًا ببرمجيات تقليدية، فإن رفع دقته بالذكاء الاصطناعي مرة أخرى يضاعف آثار الاستيفاء بدلًا من إزالتها. فالذكاء الاصطناعي يتلقى مدخلًا ناعمًا وملطخًا، ويُنتج مخرجًا ناعمًا وملطخًا مع ملمس مضاف لا ينتمي إليه. ابدأ دائمًا من الالتقاط الأصلي متى أمكن.
دفع معامل الرفع عاليًا جدًا بالنسبة لحجم المصدر
التكبير 6x من صورة مصدر صغيرة جدًا يفرض طلبًا هائلًا على النموذج. فكلما ابتعدت أكثر عن الدقة الأصلية، أصبح النموذج يخمّن أكثر مما يعيد البناء. بالنسبة للصور المصدرية الصغيرة، ابدأ بمعامل رفع 2x، وقيّم النتيجة، ولا تتجاوز ذلك إلا إذا صمدت المخرجات.
تجاهل الضوضاء قبل الرفع
الحبيبات الكثيفة أو الضوضاء الرقمية في الصورة المصدر تُرفع دقتها مع التفاصيل الحقيقية. وتشغيل مرحلة خفيفة لتقليل الضوضاء قبل الرفع يُنتج غالبًا نتيجة أنظف. تتعامل Bria Increase Resolution مع الضوضاء المعتدلة داخليًا، لكن بالنسبة للصور المصدرية شديدة الضوضاء، فإن المعالجة المسبقة تمنح الذكاء الاصطناعي إشارة أنظف يعمل عليها.
استخدام JPEG مضغوط عندما يتوفر مصدر أفضل
تحمل صور JPEG ذات الضغط الشديد آثار تكتّل تضخّمها أدوات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي. فإذا كان لديك ملف RAW أو TIFF، أو حتى نسخة JPEG بجودة أعلى من الأصل، فاستخدمها كمصدر. والفرق في جودة المخرج كبير غالبًا.
اختيار النموذج الخاطئ لنوع المحتوى
منظر طبيعي يمر عبر Crystal Upscaler (المُحسّن للوجوه البشرية) قد ينتج نتائج غريبة مفرطة النعومة في الأوراق والعمارة. ومطابقة النموذج لفئة المحتوى من أكثر القرارات تأثيرًا التي يمكنك اتخاذها في سير عمل رفع الدقة.
رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة إنقاذ للصور السيئة. إنه يعيد تشكيل طريقة تفكير المصورين وصنّاع المحتوى والفرق التجارية في الدقة في كل مرحلة من عملهم.
التصوير بملفات أصغر
يصوّر بعض المصورين الآن بصيغة JPEG أو بدقة مخفّضة عندما تكون مساحة التخزين أو عرض النطاق محدودة، مع العلم بأن رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي يستطيع استعادة الجودة أثناء ما بعد المعالجة. وهذا عملي بشكل خاص لتصوير الفعاليات، والتصوير أثناء السفر، والعمل الوثائقي حيث يكون حجم التصوير كبيرًا والفرز يتم لاحقًا.
ترميم الأرشيف
يمكن للعائلات والمؤسسات التي تحتفظ بمجموعات من الصور المطبوعة القديمة أن تمسحها ضوئيًا بالدقة القياسية، وتستعيد جودة كبيرة من خلال رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي. وبالجمع مع أدوات AI Image Restoration على PicassoIA، يصبح ممكنًا إعادة الصور المتدهورة بشدة، بما فيها المطبوعات المتأثرة بالبهتان والاصفرار والتلف المادي، إلى جودة قابلة للطباعة والعرض.
خط الانتقال من وسائل التواصل إلى الطباعة
يمكن رفع دقة الصور التي صُنعت أصلًا للاستخدام على Instagram أو الويب فقط، لتلبية متطلبات الدقة للطباعة بالمقاسات الكبيرة دون إعادة تصوير. فصورة Instagram بدقة 1080 بكسل يمكن أن تصل إلى 4320 بكسل عبر مرور نظيف 4x، مما يجعلها صالحة لأحجام الطباعة القياسية.
الترخيص التجاري
يمكن لمصوّري المخزون استخدام رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي لتقديم نسخ أعلى دقة من صور قديمة لن تستوفي خلاف ذلك الحد الأدنى للحجم المطلوب لفئات الترخيص المتميزة. فصورة من الكتالوج قبل خمس سنوات بدقة 12 ميغابكسل يمكن أن تصبح تقديمًا بدقة 48 ميغابكسل عبر مرور نظيف باستخدام Google Upscaler.
💡 لصنّاع المحتوى: إذا كنت تولّد صورًا باستخدام أدوات تحويل النص إلى صورة بالذكاء الاصطناعي، وتحتاج إلى مخرج أكبر مما توفره دقة النموذج الافتراضية، فإن رفع الدقة هو سير العمل القياسي للوصول إلى دقة جاهزة للطباعة دون إعادة التوليد من الصفر.
من أكثر تطبيقات رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي معنى هو ترميم الصور العائلية القديمة. فصورة التُقطت بكاميرا تُستخدم مرة واحدة في الثمانينيات، واصفرّت وممسوحة ضوئيًا بدقة متوسطة، يمكن إعادتها إلى الحياة بأدوات الدقة الفائقة الحديثة بطريقة كانت مستحيلة قبل خمس سنوات فقط.
يتعامل Real ESRGAN و Google Upscaler كلاهما بمهارة مع التحديات الخاصة بالصور القديمة: حبيبات الفيلم غير المنتظمة التي يجب تنعيمها دون تدمير التفاصيل، وتدهور الألوان الذي يغيّر التوازن اللوني، والخدوش المادية التي تظهر كضوضاء عالية التباين، والتركيز الناعم الذي كان شائعًا في التصوير الاستهلاكي قبل ظهور التركيز التلقائي الموثوق.
النتيجة ليست استعادة مثالية. فالذكاء الاصطناعي يعيد بناء تفاصيل معقولة، ولا يستعيد بكسلات مفقودة. لكن في معظم الحالات، يكفي الفرق بين مسح ضوئي بالكاد مقروء وصورة واضحة قابلة للطباعة ليحمل أهمية كبيرة للأشخاص الذين يهتمون بتلك الصور.
لأي شخص يملك ألبومات صور قديمة وماسحًا ضوئيًا وإمكانية الوصول إلى PicassoIA، تستغرق العملية دقائق. أما العاطفة التي تعود بها فقد تدوم مدى الحياة.
التقنية وراء رفع الدقة بالذكاء الاصطناعي مثيرة للاهتمام عند قراءتها، لكنها لا تصبح حقيقية إلا عندما تُجرّب صورتك الخاصة عليها. والفرق بين صورة مصدر مبكسلة وبين مخرج 4K مرفوع الدقة بالذكاء الاصطناعي شيء عليك أن تراه بعينيك لتقدّره بالكامل.
تمنحك PicassoIA وصولًا مجانيًا إلى سبعة نماذج مختلفة للدقة الفائقة في مكان واحد: Real ESRGAN للتصوير العام، وCrystal Upscaler للبورتريه، وTopaz Image Upscale لأقصى تكبير، وBria Increase Resolution للدقة التجارية، وكلٌّ من Recraft Crisp وRecraft Creative للمخرجات الوفية أو الأسلوبية. وكلها متاحة دون أي إعداد، مباشرة في متصفحك.
اختر أقل صورك جودة. شغّلها عبر النموذج الذي يناسب نوع المحتوى. ستكون النتائج غالبًا أفضل مما تتوقع، وستكون جاهزة للتنزيل خلال أقل من دقيقة.
اختر لغتك
