这个 AI 图片放大工具实际在做什么
普通缩放只是拉伸像素。超分辨率会预测缺失的纹理，让边缘、面料、皮肤和文字在更大尺寸下仍然清楚。流程就是：上传、选倍数、生成、下载，不必打开桌面软件。
商家拿到的往往是被压缩过的商品 JPEG。摄影师需要把网页图放到海报或 4K 屏上仍然站得住。家人扫描的老照片长边可能只有几百像素。双三次或 Lanczos 插值用邻域平均值填满新网格，所以脸会发蜡、Logo 会发糊。这里的 AI 图片放大用扩散超分模型重建合理细节，同时保持原构图。全程在浏览器里完成，无需安装，点击前就能看到积分消耗。第一张接近就下载；人脸或标签不够贴原图时，提高相似度，或换一张更清晰的裁切，而不是堆砌形容词。
如何用 AI 放大图片
不需要很长的提示词。源图质量和倍数比措辞更重要。短边至少约 512 像素、相对清晰的原图，重建效果会好过即使开到 4× 的 120 像素缩略图。
上传图片
拖入 JPG、PNG 或 WebP，最大 20MB。把人脸、商品或文档放在画面中心。过度压缩或过小的文件仍可运行，但可供重建的真实纹理更少。
选择放大倍数
选择 1.5×、2×、3× 或 4×，也可自定义。2× 会把宽高各翻倍；4× 能把 1080p 静帧推向接近 4K 的画布。小步放大通常比直接拉到最大更自然。
可选：填写提示词
写明主体——人像、包装、风景、扫描件——模型会偏向对应纹理。留空则使用默认画质提示。负向词可抑制模糊、噪点和水印。
对比后下载
在预览里检查边缘、文字和皮肤是否仍贴合原图。结构正确再保存 PNG。Logo 跑偏时提高相似度再跑一次，而不是凭空补场景。
倍数、提示词，以及模型该发挥多少
把倍数理解成你要求模型“交代”多少新画布。1.5× 和 2× 适合社交裁切、商品图，以及把生成器输出的 1024 像素清理到能用。3× 和 4× 更适合印刷、大屏或海报。模糊源图开到 4× 只会变大，无法找回文件里从未有过的脸。尽量用最清晰的扫描或导出，再按用途选刚好够用的倍数。
可选提示词是主体提示，不是风格迁移。例如「人像照片、真实皮肤质感」偏向毛孔与头发；「产品图、锐利边缘、可读标签」偏向包装。留空则用通用高画质默认。创意度控制能出现多少新纹理；相似度（ControlNet 强度）约束结构与颜色贴原图。人脸、Logo 和品牌包装建议相似度约 0.6–0.8；风景和面料可以略提高创意度。
限制仍然存在。极小文字、严重 JPEG 色块、已经被拉过的图会先露出瑕疵。超分是加像素，不是重新打光、换背景或换机位。需要主体周围留白时，先放大再扩展画布；画面内部某块不对，用局部重绘。若任务是从文字生成一张全新图，请去图像生成，而不是从缩略图凭空编造场景。
超分辨率真正被用在哪些地方
电商产品图
压缩过的目录图常常过不了放大查看和平台画质检查。2× 往往能找回边缘与材质，让买家看清针脚或标签，而不必再拍一轮棚拍。
印刷与大幅面
网页分辨率照片在排版软件里硬拉，海报或 A3 会发糊。超分给印刷机更多像素，所以这个 AI 图片放大常作为导出前的最后一步。
老照片修复
照片扫描件长边常常只有几百像素。重建纹理并收紧边缘，可以得到可分享或可打印的文件；把相似度调高，就能尽量保留原来的样子。
社交帖与封面
高 DPI 手机对发糊的主图不留情。裁成封面、故事或 Open Graph 图之前先放大，人脸和文字才不会糊成一团。
生成静帧的后续清理
很多文生图结果落在 512 到 1024 像素。把可用的一张提升到 2K 或 4K，再用于商品图、周边效果图或继续编辑，而不是直接发布原生小画布。
关键帧与海报
从片段里抽出静帧，提高分辨率做缩略图或印刷海报，再回到你原本使用的编辑器。本页处理的是静帧，而不是另一个视频产品。
为什么用这个 AI 图片放大？
真实细节，而非拉伸像素
模型重建纹理、边缘与细部结构，而不是像浏览器缩放那样对邻域取平均。所以面料、头发和商品边缘在 2×、4× 下仍站得住。
浏览器内最高 4×
把 1080p 静帧推向接近 4K，或把小包装图拉到印刷尺寸，不必安装桌面超分套件。调整倍数时积分会同步更新。
提示词引导增强
简短主体说明——人像、风景、产品、建筑——决定模型强调哪些纹理。默认够用时可以不填。
下载前先检查
预览在本页对比原图与放大结果。不必跳到另一个结果页对着小缩略图猜测。
创意度与相似度控制
调节新细节能出现多少、输出必须多贴近原图。对人脸、Logo 和品牌素材尤其重要。
工具与说明同一 URL
上传、生成、对比和这篇说明在一起。访客在本页完成任务，搜索引擎读到的也是同一张 AI 图片放大页。
放大之后可用的相关工具
提高分辨率往往只是一步。需要更宽画布、局部修补、修复或更多积分时，下面这些描述性链接仍留在 Pixwit 站内。
- AI 照片增强
文件发闷、发灰而不只是太小时，先整体提升清晰度和色彩。
- AI 扩图
像素够了再给主体周围加画布，而不是把很小的裁切硬拉。
- 老照片修复
在分辨率处理前后，修补档案扫描件上的划痕、褪色和损伤。
- 图片去模糊
主要问题是运动或失焦模糊时，放大前可先做一次专门去模糊。
- AI 图像编辑
文件够大之后，再改光线、局部或整体观感。
- 定价与积分
了解注册积分和付费包如何对应本页的输出兆像素。
背景阅读: 超分辨率成像（维基百科）
AI 图片放大常见问题
什么是 AI 图片放大？
- AI 图片放大用学到的超分辨率（这里是扩散模型）在增加宽高的同时合成合理新细节。传统双三次或 Lanczos 只是拉伸已有像素。本页在浏览器里完成重建：上传、选倍数、生成、下载。它不会从空白提示词发明一个全新主体。
最多可以放大几倍？
- 支持 1× 到 4× 的任意倍数，包括 1.5×、2×、3×、3.5×。典型 1920×1080 照片 2× 后为 3840×2160。已经很软的源图跳太大步可能编造从未存在的纹理。建议用最清晰的文件，并选择刚好满足用途的最小倍数。
创意度和相似度滑块有什么作用？
- 创意度是扩散强度：模型可以加多少新纹理。相似度约束结构与颜色必须多贴近原图。人像和产品图通常把相似度保持在约 0.6–0.8；风景和材质需要更丰富表面时可以略提高创意度。
需要填写提示词吗？
- 可选。留空会使用通用高画质默认。主体相关的句子（如 portrait photo, realistic skin texture, natural lighting）有助于模型偏向正确细节。负向栏用来抑制模糊、噪点或残留痕迹。
支持哪些格式和尺寸？
- JPG、PNG 和 WebP，单张最大 20MB。大约 512×512 及以上的源图重建最稳。短边低于约 200 像素的缩略图即使提高创意度也很难，因为可扩展的真实信号太少。
积分如何计算？
- 按输出尺寸计费：每输出兆像素 6 积分，最低 5 积分。将 1920×1080 放大 2× 约为 8.3 MP，按钮上大约显示 50 积分。调节倍数时数字会实时更新。注册积分覆盖初次试用，大批量请看定价页的积分包。
放大后的图片可以商用吗？
- 你生成的文件可用于个人和商业项目——商品图、印刷、广告和客户稿——须遵守我们的条款以及你对原图已有的权利。请勿放大没有授权的照片。处理完成后我们不会保留上传文件。
准备好用这个 AI 图片放大处理你的照片了吗？
回到上方，放入文件，选择 2× 或 4×，在本页下载。首次运行使用工作区显示的注册积分。