拡大 & ノイズ除去を ブラウザで直接。
Swin2SR 駆動の AI 超解像。ノイズ除去付き 2×/4× 拡大 — アップロードもサーバーもなし。
スタジオ品質の拡大。アップロードゼロ。
デバイス上で動く本物の AI モデル。サブスクリプションも API 制限もなし。
100% プライベート
画像がデバイスの外に出ることはありません。すべての処理はブラウザ内でローカルに行われます。
WebGPU 加速
GPU が利用可能な場合は GPU で推論、自動的に WASM へフォールバック。
Swin2SR モデル
BSRGAN 劣化で学習された最先端の実写超解像。
2× / 4× モード
速度重視の 2×、最大ディテールの 4× から選択。ノイズ除去のみのモードも。
3 ステップ。サーバーゼロ。
- 01
画像をアップロード
ドラッグ＆ドロップ、貼り付け、またはファイル選択。JPG・PNG・WebP — サイズはデバイスのメモリまで。
- 02
倍率を選ぶ
2× または 4× の超解像を選択。モデルは WebGPU でローカル実行されます。
- 03
結果をダウンロード
フル解像度の PNG を取得。モデルはキャッシュされ再利用は即座。
About the AI upscaler
A free AI image upscaler that enlarges photos by 2× or 4× while reconstructing detail rather than blurring it. Use it to rescue old low-resolution images, prepare small assets for print or high-DPI screens, or enlarge a downloaded picture that needs to fill a modern layout.
How it works
The tool runs Swin2SR, a state-of-the-art super-resolution model, in your browser through Transformers.js. On WebGPU-enabled browsers the model executes on your GPU; large images are processed in overlapping tiles so that even modest machines avoid running out of memory. The model hallucinates plausible sharp edges and texture where the source has none, which is why AI upscaling beats classic resampling on real-world photos.
Limits & requirements
First use downloads the model (a few tens of megabytes, cached after that). Upscaling is compute-intensive: a 4× pass on a large image may take a while on older laptops, and WebGPU is strongly recommended. Super-resolution adds plausible detail — it cannot recover information that was never captured, and text-heavy images may get minor artifacts.
Privacy
All inference happens locally. Your images are never transmitted, and nothing about your files is collected. Process personal photos, confidential designs, or client work with the same assurance.