תמונה משפחתית ישנה שנסרקה
השימוש הישיר: צילום ממצלמה קומפקטית של שנות האלפיים, או תמונה של תמונה שצולמה בטלפון. Precision כמעט תמיד מספיק, והוא הנכון כאן כי הדמיון הוא כל מה שחשוב. אם ההדפס פגום, שרוט או הצהיב, המשיכו אחריו עם שחזור.
לחדד תמונה עם בינה מלאכותית
תמונה מטושטשת ברזולוציה נמוכה, מוגדלת פי ארבעה בשני המגדילים זה לצד זה: הנאמן והיצירתי. כל התהליך, בלי לפתוח חשבון.
דמו אינטראקטיבי
workflow אמיתי, תוצאות אמיתיות. הזיזו והתקרבו כרצונכם.
שימוש ב-workflow הזההתהליך האמיתי: אותה תמונה משפחתית בת 360 פיקסלים נכנסת לשני המגדילים, והקנבס מראה מה מפריד ביניהם.
בקצרה
- מה ה-workflow מפיק
- 2 תמונות ביחס 1:1
- מבנה הקנבס
- 4 נודים המחוברים ב-2 קשרים
- מודלים מחווטים
- Topaz Precision, Topaz Bloom 2
- עלות של מעבר מלא
- בערך 35 קרדיטים, כלומר 0.42 $
תמונה ישנה מהטלפון, סריקה שנכשלה, תמונה שנשלפה משיחה: שלוש מאות פיקסלים רוחב, טשטוש תנועה, בלוקים של דחיסה. התהליך הזה מגדיל אותה פי ארבעה. התמונה נכנסת לצומת מדיה ויוצאת לשני צמתי שיפור, כל אחד מכוון למגדיל אחר.
השניים לא עושים את אותה עבודה, וזה כל העניין בתבנית הזו. Topaz Precision נשאר נאמן: הוא מחזיר את הפרט שקיים באמת במקור, שומר על הפנים מזוהות, ומשאיר סימנים גסים בכל מקום שבו המקור היה חלק, סוודרים ובדים. Topaz Bloom 2 ממציא מחדש את הפרט: התמונה יוצאת מרהיבה, החומרים והרקע נבנים מחדש, אבל תווי הפנים נודדים.
בתמונת ההדגמה, נמדד ב-1 בספטמבר 2026: Bloom 2 משנה את קו הלסת של האב, מוסיף לאם עגיל, והופך את הסוודר של הילד לפסים נקיים. מרהיב, וכבר לא בדיוק אותה משפחה. בתמונה משפחתית הדמיון קודם ליופי; ברקע או בחפץ ההכרעה מתהפכת. שתי ההגדלות עולות ארבעים ושניים סנט.
איך עושים את זה
- 1
ייבאו את התמונה הפגומה
רזולוציה נמוכה, טשטוש, דחיסה: זה המקרה שלשמו נועד הכלי, לא בעיה. צומת המדיה מציג את מידות המקור, וצומת השיפור מכריז על מידות הפלט לפני הייצור.
- 2
הריצו את ההגדלה הנאמנה
Topaz Precision פי ארבעה. זה הראשון לנסות, ולעיתים קרובות היחיד הדרוש: הוא עובד ממה שקיים בתמונה במקום להמציא.
- 3
הריצו את ההגדלה היצירתית
Topaz Bloom 2 על אותו מקור, במקביל. הוא בונה מחדש את החומרים שהדחיסה מחקה, וכאן בדיוק צריך להסתכל על הפנים מקרוב.
- 4
השוו למקור
תמונת המוצא נשארת על הקנבס לצד שתי התוצאות. תו שזז, אוזן ששינתה צורה, תכשיט שהופיע: זה מה שקובע באיזו מהשתיים תבחרו.
וריאציות ותרחישי שימוש
אותו קנבס, מכוון לצרכים שונים: כל וריאציה מסתכמת בשתיים-שלוש שורות פרומפט להחלפה.
תמונה קטנה מכדי להדפיס
ויזואל שניצל ב-600 פיקסלים לא יחזיק בכרזה. פי ארבעה מביא אותו ל-2400, שנדפס כרגיל. הביטו בגודל הפלט שהצומת מכריז עליו לפני הייצור: הוא אומר מיד אם זה מספיק.
צילום מסך או תמונה מרשת חברתית
כל מה שעובר דרך אפליקציית הודעות חוזר דחוס מחדש ומוקטן. ההגדלה מחזירה חלק ממה שהדחיסה אכלה. לעומת זאת, טקסט שהפך בלתי קריא לא יוחזר נכון על ידי אף אחד מהשניים.
רקע, חפץ, מרקם
זה המגרש של Bloom 2. איש אינו יודע את הגרעיניות המדויקת של קיר או את האריגה של ספה, ולכן איש אינו יכול לבוא אליו בטענות שהמציא אותן. התוצאה משכנעת לא פעם יותר מהמקור.
להגדיל תמונה שנוצרה
תמונה שיצאה מצומת תמונה מתחברת ישירות לצומת שיפור. שימושי כשהמודל המייצר נתקע ברזולוציה והתוצר צריך להיות גדול יותר.
להגדיל סרטון
צומת השיפור מציע גם וידאו, עם ByteDance Upscaler ו-Topaz Proteus. פס הקול של המקור נשמר. התבנית הזו מראה רק את מקרה התמונה, אבל התנועה זהה.
טעויות נפוצות
לבחור ב-Bloom 2 לפנים
הטעות שהורסת תמונה משפחתית. התוצאה יפה יותר, וכאן בדיוק המלכודת: לסת שצוירה מחדש ועגיל שנוסף חומקים מהעין על המסך, אבל לא מעיניו של מי שמכיר את האדם.
לרטש לפני ההגדלה
מודל עריכה שמקבל שלוש מאות פיקסלים לא משחזר פנים, הוא ממציא אותן. להגדיל אחר כך רק מגדיל את ההמצאה. הסדר הנכון הוא להגדיל ואז לרטש.
לצפות לנס ממקור ריק
מגדיל חושף פרט שטבע ברעש, הוא לא יוצר מידע חסר. פנים באור נגדי, לוחית רישוי מרוחקת, טקסט בגובה שלושה פיקסלים: מה שייצא יהיה סביר ושגוי.
לשרשר שתי הגדלות
פי ארבעה ואז שוב פי ארבעה לא נותן פי שישה עשר טוב יותר, אלא מערים את הפגמים של המעבר הראשון. אם הפלט לא מספיק, עדיף לחזור למקור הטוב ביותר שיש מאשר להכפיל מעברים.
מודלים מומלצים
Topaz Precision
Flux Kontextשאלות נפוצות
באיזה מהשניים לבחור?
Precision ברגע שיש פנים שמישהו צריך לזהות. Bloom 2 לרקע, לחפץ, למרקם, כלומר לכל מה שאיש אינו יודע את פרטיו המדויקים. בספק, הפיקו את שניהם: הקנבס מציב אותם זה לצד זה והתשובה קופצת לעין.
האם בינה מלאכותית יכולה להחזיר מה שאין בתמונה?
לא, וזו המגבלה הכנה כאן. מגדיל מחזיר פרט שקיים אבל טבוע ברעש; הוא לא מחזיר פנים שנבלעו באור נגדי או טקסט קטן מכדי שנרשם מלכתחילה. מה ש-Bloom 2 מייצר במקרים כאלה סביר, אבל לא נכון.
לרטש לפני ההגדלה או אחריה?
אחריה. מודל עריכה שמקבל שלוש מאות פיקסלים ממציא פנים, והגדלה של פנים מומצאות משאירה פנים מומצאות. קודם מגדילים, אחר כך מרטשים אם התוצאה דורשת.
כמה עולה מעבר מלא?
ארבעים ושניים סנט לשתי ההגדלות פי ארבעה. המחיר מופיע על כל צומת לפני הלחיצה, והוא תלוי בגודל הפלט: להגדיל תמונה גדולה יקר יותר מלהגדיל תמונה זעירה.
למה Bloom 2 כל כך איטי?
כדקה וחצי מול כמה שניות, כי הוא מייצר מחדש את החומר במקום לשערך אותו. זה גם מה שהופך אותו ליקר בהרבה לכל מגה-פיקסל. הצומת מכריז על המחיר לפני שהוא רץ.
האם התמונות שלי משמשות לאימון מודל?
לא. הקבצים שלכם נשארים במרחב שלכם, הם לא נמסרים לשום אימון. כאן השאלה כבדה יותר, שהרי מדובר בתמונות משפחתיות.
אפשר לעשות זאת מהטלפון?
כן, הקנבס עובד במובייל והתמונה מצולמת ישירות בצומת המדיה, כך שאפשר לטפל בהדפס שמונח על שולחן במקום. תנועות הקנבס באצבע מוסברות במדריך ליצור בנייד.
מה ההבדל משחזור תמונות ישנות?
שחזור מתקן נזק פיזי, שריטות, קמטים, כתמים, וגם צובע. זה לא מתקן דבר: הוא מוסיף פיקסלים. השניים משלימים זה את זה, והסדר הוא קודם להגדיל.
לחדד תמונה עם בינה מלאכותית
שימוש ב-workflow הזהחשבון חינמי, בלי כרטיס אשראי. ה-workflow נפתח מוכן מראש בקנבס שלכם.