Upscayl 2.15.0 中文版 | AI图像无损放大工具(支持批量)

Upscayl 2.15.0 x64 中文绿色汉化版是免费开源的 AI 图像放大工具，支持 Windows、MacOS、Linux 系统，通过深度学习技术实现图像无损放大，搭配多 GPU 加速功能，兼顾画面清晰度与处理效率，满足日常使用及专业场景的图像增强需求。

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核心功能特色

• 免费开源：基于 AGPL v3 许可证，可免费下载使用，支持修改编译源代码适配个性化场景。
• 高质量放大：采用 AI 深度学习技术识别并重建像素，实现低分辨率图片向高分辨率的无损转换，保留细节与清晰度。
• 多 GPU 加速：可检测计算机多个显卡，通过设置 GPU ID 指定运算设备，大幅提升图片处理速度。
• 多格式支持：兼容 JPEG、PNG、BMP、TIFF 等主流图片格式，灵活适配输入输出需求。
• 简单易用：支持图形界面操作与命令行调用，步骤简洁，新手也能快速上手。

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图像放大操作步骤

1. 下载安装：从 Upscayl 官方 Github 页面获取对应操作系统的应用程序，完成安装。
2. 打开应用：双击启动 Upscayl，进入主操作界面。
3. 选择图片：点击 “选择图片” 按钮，导入需要放大的低分辨率图像。
4. 设置参数：选择合适的放大类型与输出分辨率，按需配置。
5. 指定导出路径：选择图片保存文件夹，可使用默认设置。
6. 执行放大：点击 “执行放大” 按钮，等待处理完成后，在导出文件夹中查看高分辨率图片。

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适用场景解析

• 日常使用：将普通照片放大制作海报、清晰化教材 / 老照片，解决放大失真问题。
• 专业领域：适用于医学影像诊断、科研图像分析等需要高分辨率图像的场景，提升工作精准度。
• 高效处理：多 GPU 加速特性适配批量处理需求，兼顾速度与质量，远超传统图像放大工具。

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常见问题解答

Upscayl 的工作原理是什么？

依托 AI 模型（Real-ESRGAN），通过深度学习猜测并补充图像细节，实现像素级重建与增强，核心依赖 real-esrgan-ncnn-vulkan 技术。

是否支持命令行（CLI）操作？

支持，CLI 工具为 real-esrgan-ncnn-vulkan，可在 Real-ESRGAN 资源库中获取。

必须使用 GPU 才能运行吗？

是的，需兼容 Vulkan 的 GPU（推荐 NVIDIA 独立显卡），多数集成显卡（iGPU）或 CPU 无法正常工作。

批量放大为何默认输出 JPG 格式？

这是 Real-ESRGAN 的已知问题，目前处于跟踪优化中。

如何为项目做贡献？

可通过修复代码、提交 PR 新增功能、反馈问题或捐赠等方式参与项目建设。

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系统要求与许可证

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11（64 位），建议搭配 NVIDIA 独立显卡；Windows 7 及以下版本不支持，Windows 8 需自行测试兼容性。
• 硬件要求：兼容 Vulkan 的独立显卡，支持多 GPU 协同运算。

许可证类型

遵循 AGPL v3 开源许可证，允许非商业与商业使用，需遵守开源协议相关规定。

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自定义模型使用

本版本集成官方预设模型，安装包体积增加约 300MB，若需添加自定义模型，可按以下步骤操作：

1. 进入应用 “设置” 界面，选择 “添加自定义模型” 选项。
2. 定位至 upscayl-2.10.0-win\resources\models 文件夹，选择解压后的自定义模型文件加载。
3. 注意事项：预设模型不可直接在 models 文件夹内重命名；新增模型需同时保留.bin 和.param 文件，且两者名称需一致，可手动修改名称便于识别。

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注意事项

1. 自定义模型需确保.bin 与.param 文件名称一致，否则无法正常加载。
2. 旧版操作系统（Windows 7 及以下）已停止支持，建议升级至 Windows 10/11 以保障功能正常。
3. 批量处理时输出格式默认为 JPG，若需 PNG 格式可单独处理单张图片。

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