选择低清图片
导入照片、商品图、截图或旧照片；浏览器只在本机读取像素。
ImgIng 图映 / AI 图片变高清
REAL-HAT-GAN · 本地超分辨率AI 图片变高清：Real-HAT-GAN 与多档超分辨率在浏览器本地运行
真实模型首次按需下载并校验，之后直接读取浏览器缓存。图片在独立 Worker 中分块推理，处理完成或清空后释放推理会话与中间画布。
官方 Real-HAT-GAN Sharper2× / 4× 本地超分大上下文裁切分块原图不上传
能力速查
以当前产品实现为准，不把路线图当成已上线功能。
- 处理位置
- 浏览器本地独立 Worker；图片不上传
- 模型
- Real-ESRGAN / SwinIR / 官方 Real-HAT-GAN Sharper；固定字节与 SHA-256
- 倍率
- 2× / 4×；高阶档采用大上下文裁切分块
- 内存
- 逐块释放 Tensor，完成、换图或退出即终止推理会话
DataDance 产品与工程团队核对 · 首次发布 · 最近更新
三步完成
所有关键参数在导出前确认，处理位置也会明确标注。
选择增强方式与倍数
从快速、保真、老照片、双模型到 Real-HAT-GAN 高阶自然精修五档选择，并设置 2× 或 4×。
逐像素对比并保存
拖动分界线检查细节，再导出 WebP、PNG 或 JPG；移动端会限制最终像素以降低闪退风险。
它不是普通插值放大
浏览器插值只能把已有像素平滑铺开。图映运行已校验的 Real-ESRGAN、SwinIR 与官方 Real-HAT-GAN 模型，根据真实世界照片中的模糊、噪声和压缩损伤恢复可见结构，再按目标倍数输出。每个模型均校验固定字节数和 SHA-256，校验失败不会进入推理。
五种方式应该怎么选？
快速高清适合快速预览；保真高清优先文字、建筑和线条；老照片完整修复恢复照片全图层次；双模型自然精修连续照顾人物与背景材质；高阶自然精修独立运行官方 Real-HAT-GAN Sharper，并以大有效区加四周上下文裁切拼接，面向高性能桌面浏览器恢复更连续的自然纹理。
大图为什么不会一次占满内存？
工作台在独立 Worker 内分块推理。每一种成像模型都按自身官方窗口或 tile padding 方式读取上下文，只把预测可靠的中央区域写入最终图像；不会把上下文不足的分块边缘混回结果。每块结束后都会释放 Tensor 与临时画布。处理完成、停止、换图、清空或退出都会终止 Worker；模型保留在浏览器磁盘缓存中，不等于持续占用推理内存。
超分辨率会由模型推测部分细节。结果适合视觉增强，不应用于证件、司法取证、历史考据或 OCR 原文核验；这类场景应保留并核对原图。
内容更新：2026-09-01 · 能力边界以工具内实时探测为准
常见问题
下列答案与当前产品逻辑和页面结构化数据保持一致。
AI 变高清会上传图片吗？
不会。模型文件从网络下载到浏览器，图片解码、分块推理、对比和编码全部留在当前设备。
2× 和 4× 怎么选？
移动端和已经较大的图片优先 2×；小图、细节恢复和高性能桌面设备可选 4×。最终像素超过设备稳定上限时工具会阻止处理。
老照片增强会把人变成另一个人吗？
当前版本坚持原貌优先，不接入会明显重建五官的专用人脸模型。已经丢失的真实细节无法被证明恢复，因此界面会明确说明生成边界。
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