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桌面上的 AI 图片增强:修复、放大到 4K、抠图(无需上传)

智能修复与特殊场景修复(1 倍到 4K)、人像抠图、物体抠图/移除、整文件夹批处理,在你的 GPU 上处理,无需上传。预览免费且无需账号。

短答案

AI 图片增强会在照片因模糊、噪点、压缩或分辨率太低而丢失细节的地方,重建看起来合理的细节,而不只是锐化边缘。主体在原图里还认得出来时效果最明显;相机没拍到的细节它补不出来。在本地,AI 图片超清 可以修复照片、放大到 4K 和抠图,照片不上传。

KwaFlux 画质修复处理照片:对一张港口照片用智能修复,预览区是前后对比滑杆
KwaFlux 1.0.8 截图。预览是对一张样例照片免费渲染的结果,由前后对比滑杆分开。

图片模块

  • 画质修复 — 智能修复,或用特殊场景修复处理动漫、夜景、雾、雨、上色或胶片颗粒,输出 1x、2x、4x、2K 或 4K
  • 人像背景移除 — 识别人物的抠图,处理头发和边缘
  • 指定物体背景替换和静态物体移除 — 保留标出的物体,或擦掉它并补上空洞
  • 文件夹批处理 — 把同一配方套到整份档案或产品图集

你要把人放到干净背景上,或从假日静图里去掉标出的东西。人像抠图给人。物体移除给标出的东西。下面两张是这两个模块,不是宣称的前后对比。用你自己的静图和原图比。这不是 1 秒、3 秒或 5 秒的视频预览。

KwaFlux 人像背景移除处理照片:快速挡、纯绿背景,人像的预览区是前后对比滑杆
KwaFlux 1.0.8 截图。预览是对一张样例照片免费渲染的结果,由前后对比滑杆分开。
KwaFlux 静态物体移除已载入一张山景照片,还没有标记蒙版
KwaFlux 1.0.8 截图,拍在首次预览之前:展示的是控件,不是处理结果。

做不到的事

  • 缩略图变不成真正的广告牌 — 4K 输出仍取决于源图实际含有的细节
  • 主体已无法辨认的严重发糊,超出诚实可恢复范围
  • 这是静帧,不是视频 — 片子应走视频模块,不是这个模块

如何增强一张照片

  1. 下载 KwaFlux 后,导入一张静帧或指向一个文件夹
  2. 选一种修复类型,设输出 1 倍–4K,把静图结果和原图对比
  3. 导出,或在需要提取时跑人像/物体抠图

这是输出尺寸,不是原生 4K 文件

AI 图片超清 在你的 GPU 上修复静帧。智能修复,以及特殊场景修复里针对动漫、夜景、雾、雨、色彩或胶片颗粒的场景类型,都可以写出从 1 倍到 4K 画幅的输出。这个 4K 数字是输出尺寸。它不是承诺一张小、软或压缩很重的照片现在含有原生 4K 相机本会拍到的细节。缩略图变不成广告牌。源图实际含有的东西仍然是上限。

选和这张静帧匹配的场景,然后在机器上把修复后的帧和原图对比。智能修复管日常照片,顺带修复人脸。夜景给弱光。动漫给插画帧,不是把照片变成画。去雾、去雨、上色和胶片去噪分别处理雾、雨、缺色和颗粒。若主体糊到你认不出它是什么,诚实的恢复就停在这里。模型可以整理它见过的类似边缘和纹理。它取不回一张只有几个像素、已经认不出的脸。

抠图和移除与修复是分开的。人像背景移除留下人,并处理头发和边缘。指定物体背景替换留下标出的物体。静态物体移除擦掉标记并补上空洞。想把主体放到干净的色场上,用背景工具;想让某样东西离开假日静图,用移除。本页的修复图和人像图是对样例照片做的免费预览;移除那张拍在还没标记任何东西之前。用你自己的文件来判断。

文件夹批处理把同一配方套到一份档案或一套产品图上。导出整个文件夹之前,抽查几张不一样的帧——暗的架子、细的边缘、已经很大的文件。这个模块处理的是图片。片子属于视频模块,这里的对比是帧对原图,不是 1 秒、3 秒或 5 秒的视频预览。图片不上传。

  • 4K 输出是画幅尺寸,不是源图本来没有的相机细节。
  • 场景类型要对上。认不出的模糊仍超出诚实恢复。
  • 抠图留下人或物体。移除擦掉标记并填洞。
  • 几张不一样的静帧在原图旁边看起来对了,再批处理文件夹。

用你自己的素材试试效果

下载 KwaFlux,付费前先用自己的素材免费预览效果——无需注册,在你的 GPU 上处理,处理不需要上传媒体文件。 图片预览显示整张图。

常见问题

不付费能导出增强后的照片吗?

不能。导入照片、在工作台里免费预览结果都不需要账号,但保存增强后的照片需要登录并持有付费方案。照片在你的电脑上处理,不会为了处理而上传。

人像背景移除和静态物体移除是一回事吗?

不是。人像背景移除留下人,边缘会处理头发。指定物体背景替换留下标出的物体。静态物体移除则擦掉标出的物体并补上空洞,而不是把它提取出来。

导出 4K 是不是照片现在就是原生 4K?

不是。应用最大可以输出 4K 画幅的静帧。这不会补上原生 4K 相机本会拍到的细节。恢复仍然取决于源图含有什么。

参考资料

  1. Wang et al. (2021), Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data (2026-10-11 查阅)
  2. ITU-T T.81: Digital compression and coding of continuous-tone still images (JPEG) (2026-10-11 查阅)
  • 教程
  • 图像修复
  • 本地处理
  • 静帧

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KwaFlux 作者兼编辑。文章经 KwaFlux 编辑部审阅,依据产品调研记录与公开发布的规格。