探索两款AI工具：实现图片和视频的无损放大

在编辑工作中，除了撰写文字，选择合适的插图同样重要。高质量的图像能显著提升文章的吸引力，尤其在视频流行的当下。然而，找到高分辨率且合适的图片并非易事。有时，我们不得不面对分辨率不足的理想图片，这让人十分头疼。直接插入低分辨率图像会严重影响视觉体验，而传统的图像编辑工具如Photoshop或Windows画图工具，强行拉伸图像的结果往往是模糊不清。

幸运的是，GitHub上的一个项目“SUPIR”提供了解决方案。

项目链接为https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR，感兴趣的朋友可以深入了解，网页版地址为https://www.suppixel.cn/。

使用明犀AI与普通拉伸方法的对比图显示（左侧为拉伸，右侧为明犀AI效果），明犀AI放大后的图像边缘毛刺感明显减少，整体效果远超直接拉伸。

明犀AI之所以能实现无损放大，是因为它采用了SUPIR图像处理算法。这种算法通过深度学习技术，将低分辨率图像（LR）转换为高分辨率图像（HR）。与传统的图像插值算法相比，SUPIR在多个指标上表现更优，且复原速度更快，尤其在放大自然图像时效果更佳。

关于SUPIR图像处理算法的更多信息，可以访问https://supir.xpixel.group/。

那么，视频是否也能无损放大呢？答案是肯定的。

这里要介绍的工具是Topaz Gigapixel AI for Video，它通过深度学习技术，结合多个视频帧的信息，将视频放大至8K分辨率。软件通过数千个视频进行训练，确保放大后的视频具有真实的细节和运动一致性。

作为一个AI软件，Topaz Gigapixel AI for Video需要较高的系统配置，推荐配置为32 GB RAM和至少6GB显存的NVIDIA显卡。虽然在旧电脑上也能运行，但速度会很慢。

**Topaz Gigapixel AI for Video的工作原理是利用深度学习的人工智能处理每一帧视频。**它在安装时会安装TensorFlow库和cuDNN库，这表明软件使用基于深度学习的人工智能对视频帧进行处理，并利用CUDA单元进行加速。

显卡在AI领域的重要性不言而喻，它们不仅负责图形输出，还能协助CPU工作，提高整体运行速度。NVIDIA的CUDA框架使得复杂的并行计算成为可能，主流的深度学习框架如TensorFlow都基于CUDA进行GPU加速。

**遗憾的是，Topaz Gigapixel AI for Video的价格相对较高，接近200美元，这可能会让一些人望而却步。**然而，它在还原或修复古老影视作品方面非常有用，许多B站上的【4K修复】视频都是基于这个软件制作的。

AI技术的发展确实为我们的生活带来了许多便利，如果没有人工智能的快速发展，高清重制版的古老影视作品可能只能存在于想象之中。