مُكبّر الصور بالذكاء الاصطناعي

يستخدم مُكبّر الصور بالذكاء الاصطناعي التعلم العميق — تحديدًا سوبر ريزوليوشن قائم على الانتشار — لزيادة دقة الصورة مع تركيب تفاصيل جديدة واقعية. على عكس إعادة العيّنة bicubic أو Lanczos التقليدية التي تمد البكسلات الموجودة فقط، يعيد التكبير بالذكاء الاصطناعي بناء الملمس ويشحذ الحواف ويملأ تفاصيل دقيقة معقولة بناءً على أنماط تعلّمها من ملايين الصور عالية الدقة.

أداتنا تدعم أي معامل تكبير من 1× إلى 4×، بما في ذلك قيم مخصصة مثل 1.5× و2× و3× و3.5×. لصورة 1080p (1920×1080) نموذجية، التكبير 2× ينتج مخرجات 3840×2160 (4K). لاحظ أن معاملات تكبير كبيرة جدًا على مصادر مشوشة قد تنتج تفاصيل وهمية — للحصول على أفضل النتائج، ابدأ بأوضح مصدر متاح.

يتحكم الإبداع في قوة الانتشار — مدى السماح للنموذج باختراع تفاصيل جديدة تتجاوز ما في المصدر. القيم الأعلى تضيف ملمسًا أكثر لكن قد تنحرف عن الأصل. يتحكم التشابه في قوة ControlNet — مدى تتبع المخرجات لبنية ولون الأصل. للبورتريه وصور المنتجات، حافظ على التشابه مرتفعًا (0.6–0.8). للمناظر أو الملمس، يمكنك رفع الإبداع إلى 0.5+ لتفاصيل أغنى.

الموجه اختياري. تركه فارغًا يطبّق افتراضيًا معقولًا ("masterpiece, best quality, highres"). توفير موجه خاص بالموضوع — مثل "portrait photo, realistic skin texture, natural lighting" — يساعد النموذج على التركيز على تفاصيل مناسبة للمجال. استخدم حقل الموجه السلبي لقمع مشاكل شائعة مثل التشويش والضوضاء والعلامات المائية.

يُدعم JPG وPNG وWebP، بحد أقصى 20MB لكل ملف. للحصول على أفضل النتائج، استخدم صورة مصدر لا تقل عن 512×512 بكسل. الصور المصغرة جدًا (أقل من 200px) قد تنتج نتائج أقل إقناعًا حتى مع إعدادات إبداع عالية.

يُحسب الرصيد بناءً على حجم صورة المخرجات: 12 رصيد لكل ميجابكسل مخرجات، بحد أدنى 5 رصيد. مثلاً، تكبير صورة 1920×1080 بـ 2× ينتج مخرجات 3840×2160 (≈8.3 MP)، بتكلفة حوالي 100 رصيد. تُعرض التكلفة الدقيقة في الوقت الفعلي عند ضبط معامل التكبير.

نعم — الصور التي تكبّرها ملكك ويمكنك استخدامها بحرية لأي غرض، بما في ذلك الاستخدام التجاري. لا نحتفظ بصورك بعد المعالجة.