Topaz Gigapixel AI for Mac v8.4.2 图片无损放大软件 直装版下载
Topaz Gigapixel AI for Mac:用 AI 智能重塑照片放大,告别模糊,尽显细节
突破传统限制,无损放大不再是梦! Topaz Gigapixel AI for Mac 运用尖端的机器学习技术,彻底改变了照片放大的游戏规则。它能将您的图片最高放大 600%,却奇迹般地保持甚至提升图像清晰度,让传统插值放大工具黯然失色。

为什么 Gigapixel AI 如此强大?
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智能添加细节: 这是市面上唯一能在放大过程中,通过深度学习算法真正“找回”并添加逼真细节的放大工具。它不再仅仅是拉伸像素,而是智能重建缺失信息。
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告别模糊,拥抱清晰: 不同于仅靠增强边缘对比度来“伪装”锐度的传统方法,Gigapixel AI 能恢复真实的纹理和细节,让放大后的照片看起来仿佛原生高分辨率,难以察觉曾被放大。
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专为人脸优化: 内置强大的自动面部精细处理功能。它能智能侦测小尺寸人脸(16×16px 至 64×64px),并应用针对性机器学习算法进行优化,确保人物肖像放大后依然自然生动。(可在右侧面板启用/禁用此功能)
Gigapixel AI 的广泛应用场景:
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大幅面清晰打印: 将小图无损放大,获得震撼的巨幅打印效果。
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后期创作自由: 在后期处理中实现高分辨率裁剪,构图更灵活。
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提升手机照片质感: 让手机拍摄的照片放大后媲美单反画质。
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老照片/扫描件修复: 拯救低分辨率的老照片、扫描文档或图片库资源。
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改善压缩图像: 恢复因压缩而丢失的细节,提升观感。
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批量高效处理: 支持批处理模式,一次性轻松优化数百张图像。例如,将 1260×720 像素的手机照片,转换为适合高质量 24.14 英寸喷墨打印的尺寸,同时增强高光和阴影表现。
为何 Gigapixel AI 是巨大飞跃?
传统放大(如双三次插值或分形算法)只能基于周围像素猜测新像素值,无法创造新细节,必然导致模糊。Gigapixel AI 则代表了技术的量子跃迁。其神经网络通过分析海量(数百万对)高低分辨率图像样本,深刻理解了细节丢失的模式。训练完成后,它不仅能放大图像,更能智能地重建、增强并增添符合场景的自然细节。
专业信赖之选:
凭借卓越的成像效果,Topaz Gigapixel AI 已成为专业摄影师、视觉艺术家、视频游戏模组开发者乃至大型电影工作室进行高质量图像放大的首选工具。

在 Mac 上体验 AI 放大的革命性力量——选择 Topaz Gigapixel AI,让每一张照片都释放其最大潜力!
Topaz Gigapixel AI for Mac使用机器学习进行漂亮的照片放大。在不丢失细节的情况下放大图像一直是不可能的……直到现在。将您的照片放大 600%,同时完美保留图像质量。
Gigapixel AI将传统的图片放大工具彻底淘汰了。
惊人的清晰打印。后期制作中的高分辨率裁剪。看起来像是来自数码单反相机的iPhone照片。
无论您为什么放大照片,始终都希望获得最佳质量的照片。Gigapixel AI是目前唯一可用的照片放大产品,可以实际将细节添加回您的放大照片。
Gigapixel AI具有自动面部修饰功能
凭借我们在机器学习和图像识别方面的最新发展,我们在Gigapixel AI中实现了自动面部细化,从而为您提供了更强大,更准确的面部放大。您会在右侧面板中看到一个切换开关,以启用/禁用新的“面部优化”功能。人脸优化将检测非常小的人脸(16×16像素到64×64像素),并通过机器学习应用有针对性的,改进的上采样。
各种原因的照片放大
Gigapixel AI可以广泛使用。从放大扫描的照片,在后期制作中创建高分辨率的作物,放大图像以创建高质量的照片,放大压缩的图像到从旧图像库恢复低分辨率的图像,Gigapixel AI在其他图像放大应用失败的情况下都能成功。
恢复真实细节以获得真实清晰度
增大边缘对比度是使图像看起来“清晰”的最简单方法,也是大多数其他放大软件的工作方式。
看上去从未被放大的清晰照片
很难相信上面的清晰输出图像被放大了4倍,但是确实如此。
您可以随处获得的最高质量的照片放大
由于这些出色的结果,Gigapixel AI被领先的摄影师,视频游戏修改器以及大型电影工作室所使用。
批量处理数百张图像
“Gigapixel AI可以执行高达600%的放大,并具有批处理模式,可以在处理整个图像文件夹时处理多个图像。现在,能够将1260×720像素的智能手机图像转换为具有增强的高光和阴影细节的24.14英寸喷墨打印成为可能。
巨大的飞跃
数十年来,传统的照片放大已通过分形或双三次插值算法实现。插值算法通过从周围像素的颜色近似新像素来工作。此过程无法添加任何细节,从而导致功能模糊。Gigapixel AI代表了技术的巨大飞跃。Gigapixel AI的神经网络分析了数百万张照片对,以了解通常如何丢失细节。该网络学习如何在新图像中创建信息,以及如何放大,增强和添加自然细节。
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