109 KB 本地模型 · 无需账号

用真正的本地 AI 放大图片

真正运行超分辨率网络恢复边缘，再在完全对齐的像素上拖动比较普通浏览器缩放。图片始终留在这台设备。

SESR-S109 KBLOCAL AI

把低分辨率图片拖到这里Ctrl/⌘ V 或直接粘贴图片JPEG、PNG、WebP · 最大 50 MB

SESR-S INT82× 或两段式 4×

首次使用会加载 109 KB 模型和本地 ONNX 运行时；用过的资源会缓存，之后可离线复用。

Apache-2.0 · INT8 · ONNX

给你可验证的神经网络结果，不给插值贴“AI”标签

工具对 RGB 分块运行固定版本的 INT8 SESR 卷积网络，并把普通高质量浏览器缩放放在同一分割视图下面。回执公开推理耗时、分块数与平均像素差，让你自己判断 AI 是否真的有帮助。

固定的 AMD 权重仅 109 KB，采用 Apache-2.0 许可，每次构建都会校验精确 SHA-256。

适应、100% 和 200% 三档检查，让神经结果与同尺寸普通缩放正面对比。

4× 明确由连续两次 2× 推理组成，并用 1600 万像素上限保护设备，而不是藏在云端额度后面。

这真的是 AI，还是普通拉伸？

它通过 ONNX Runtime 运行 SESR-S INT8 卷积超分模型。对比左侧就是普通浏览器缩放，回执还会显示神经结果改变了多少像素。

图片会上传吗？

不会。只下载模型与运行时；解码、神经推理、对比和导出都在本机。

为什么 4× 有时显得太强？

4× 会连续运行两次 2× 模型。部分图片会受益，部分可能产生振铃或虚构纹理；若对比不自然，可降低 AI 强度或改用 2×。