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桌面上的 AI 圖片增強:修復、放大到 4K、摳圖(無需上傳)

智能修復與特殊場景修復(1 倍到 4K)、人像摳圖、物體摳圖/移除、整資料夾批次處理,在你的 GPU 上處理,無需上傳。預覽免費且無需帳號。

短答案

AI 圖片增強提升畫質的方式,是在照片因模糊、雜訊、壓縮或解析度太低而遺失細節的地方,重建看起來合理的細節,而不只是銳化邊緣。主體在原圖裡還認得出來時效果最明顯;相機沒拍到的細節補不出來。在本機,AI 圖片超清 可以修復照片、放大到 4K 和摳圖,圖片不上傳。

KwaFlux 畫質修復處理照片:對一張港口照片用智能修復,預覽區是前後對比滑桿
KwaFlux 1.0.8 截圖。預覽是對一張範例照片免費渲染的結果,由前後對比滑桿分開。

靜幀工作臺裡的模組

  • 畫質修復 — 智能修復,或用特殊場景修復處理動漫、夜景、霧、雨、上色或膠片顆粒,輸出 1x、2x、4x、2K 或 4K
  • 人像背景移除 — 識別人物的摳圖,處理頭髮和邊緣
  • 指定物體背景替換和靜態物體移除 — 保留標出的物體,或擦掉它並補上空洞
  • 資料夾批次 — 把同一配方套到整份檔案或產品圖集

你要把人放到乾淨背景上,或從假日靜圖裡去掉標出的東西。人像摳圖給人。物體移除給標出的東西。下面兩張是這兩個工作臺,不是宣稱的前後對比。用你自己的靜圖和原圖比。這不是 1 秒、3 秒或 5 秒的影片預覽。

KwaFlux 人像背景移除處理照片:快速擋、純綠背景,人像的預覽區是前後對比滑桿
KwaFlux 1.0.8 截圖。預覽是對一張範例照片免費渲染的結果,由前後對比滑桿分開。
KwaFlux 靜態物體移除已載入一張山景照片,還沒有標記遮罩
KwaFlux 1.0.8 截圖,拍在首次預覽之前:展示的是控制項,不是處理結果。

做不到的事

  • 縮圖變不成真正的廣告牌 — 4K 輸出仍取決於源圖實際含有的細節
  • 主體已無法辨認的嚴重發糊,超出誠實可恢復範圍
  • 這是靜幀,不是影片 — 片子應走影片模組,不是這個工作臺

如何增強一張照片

  1. 下載 KwaFlux 後,匯入一張靜幀或指向一個資料夾
  2. 選一種修復類型,設輸出 1 倍–4K,把修好的靜圖和原圖對比
  3. 匯出,或在需要提取時跑人像/物體摳圖

這是輸出尺寸,不是原生 4K 檔

AI 圖片超清 在你的 GPU 上修復靜幀。智能修復,以及特殊場景修復裡針對動漫、夜景、霧、雨、色彩或膠片顆粒的場景類型,都可以寫出從 1 倍到 4K 畫幅的輸出。這個 4K 數字是輸出尺寸。它不是承諾一張小、軟或壓縮很重的照片現在含有原生 4K 相機本會拍到的細節。縮圖變不成廣告牌。源圖實際含有的東西仍然是上限。

選和這張靜幀匹配的場景,然後在機器上把修復後的影格和原圖對比。智能修復管日常照片,順帶修復人臉。夜景給弱光。動漫給插畫影格,不是把照片變成畫。去霧、去雨、上色和膠片去噪分別處理霧、雨、缺色和顆粒。若主體糊到你認不出它是什麼,誠實的恢復就停在這裡。模型可以整理它見過的類似邊緣和紋理。它取不回一張只有幾個像素、已經認不出的臉。

摳圖和移除與修復是分開的。人像背景移除留下人,並處理頭髮和邊緣。指定物體背景替換留下標出的物體。靜態物體移除擦掉標記並補上空洞。想把主體放到乾淨的色場上,用背景工具;想讓某樣東西離開假日靜圖,用移除。本頁的修復圖和人像圖是對範例照片做的免費預覽;移除那張拍在還沒標記任何東西之前。用你自己的檔案來判斷。

資料夾批次把同一配方套到一份檔案或一套產品圖上。匯出整個資料夾之前,抽查幾張不一樣的影格——暗的架子、細的邊緣、已經很大的檔。這個工作臺是靜幀。片子屬於影片模組,這裡的對比是影格對原圖,不是 1 秒、3 秒或 5 秒的影片預覽。圖片不上傳。

  • 4K 輸出是畫幅尺寸,不是源圖本來沒有的相機細節。
  • 場景類型要對上。認不出的模糊仍超出誠實恢復。
  • 摳圖留下人或物體。移除擦掉標記並填洞。
  • 幾張不一樣的靜幀在原圖旁邊看起來對了,再批次資料夾。

用你自己的素材試試效果

下載 KwaFlux,付費前先用自己的素材免費預覽效果——無需註冊,在你的 GPU 上處理,處理不需要上傳媒體檔案。 圖片預覽顯示整張圖。

常見問題

不付費能匯出增強後的照片嗎?

不能。匯入照片、在工作臺裡免費預覽結果都不需要帳號,但儲存增強後的照片需要登入並持有付費方案。照片在你的電腦上處理,不會為了處理而上傳。

人像背景移除和靜態物體移除是一回事嗎?

不是。人像背景移除留下人,邊緣會處理頭髮。指定物體背景替換留下標出的物體。靜態物體移除則擦掉標出的物體並補上空洞,而不是把它提取出來。

匯出 4K 是不是照片現在就是原生 4K?

不是。工作臺可以寫出最大 4K 畫幅的靜幀。這不會補上原生 4K 相機本會拍到的細節。恢復仍然取決於源圖含有什麼。

參考資料

  1. Wang et al. (2021), Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data (2026-10-11 查閱)
  2. ITU-T T.81: Digital compression and coding of continuous-tone still images (JPEG) (2026-10-11 查閱)
  • 教學
  • 影像修復
  • 本機處理
  • 靜幀

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KwaFlux 作者兼編輯。文章經 KwaFlux 編輯部審閱,依據產品研究紀錄與公開發布的規格。