Pequeño, rápido y auditable
El peso AMD de 109 KB usa Apache-2.0 y su SHA-256 exacto se verifica en cada compilación.
Amplía imágenes con IA local real
Una red real de superresolución recupera bordes y se compara píxel a píxel con el escalado normal del navegador. La imagen nunca sale de este dispositivo.
↗SESR-S109 KBLOCAL AI
Suelta una imagen pequeña aquíCtrl/⌘ V o pega una imagenJPEG, PNG o WebP · hasta 50 MB
SESR-S INT82× o 4× en dos pasadas
El primer uso carga el modelo de 109 KB y el motor ONNX local. Los recursos usados quedan en caché para reutilizarlos sin conexión.
SESR-S INT8 · Apache-2.0
Evalúa el detalle recuperado
Escalado del navegadorIA local
La inferencia, la comparación y la exportación permanecen en el navegador. Ninguna petición contiene la imagen.
Continuar en local
Apache-2.0 · INT8 · ONNX
Resultado neuronal medible, no una etiqueta IA sobre interpolación
La herramienta ejecuta una red convolucional SESR INT8 fijada sobre mosaicos RGB y muestra debajo el escalado normal de alta calidad. El recibo expone tiempo, mosaicos y diferencia media para que compruebes el beneficio.
La referencia sigue visible
Ajustar, 100 % y 200 % comparan el resultado neuronal con el escalado normal a las mismas dimensiones.
2× y 4× honesto
4× se identifica como dos pasadas 2× consecutivas y usa un límite de 16 MP, no cuotas ocultas en la nube.
Preguntas sobre ampliación local
¿Es IA real o solo redimensionado?
ONNX Runtime ejecuta el modelo de superresolución SESR-S INT8. El otro lado es escalado normal y el recibo muestra la diferencia de píxeles.
¿Se sube la imagen?
No. Solo se descargan el modelo y el motor. Decodificación, inferencia, comparación y exportación son locales.
¿Por qué 4× puede verse demasiado fuerte?
Aplica dos veces el modelo 2×. Si aparecen halos o textura inventada, baja la intensidad o usa 2×.