画像の一括アップスケール

拡大は画像の画素寸法を増やします。まず理解すべきなのは、どの拡大器も記録されていない情報を復元はしないという点です。元にない細部は復元できず、もっともらしく作り出されるか、なめらかに補間されるかのどちらかです。この技術の正直な説明はすべてそこから始まります。

単純な補間は既存の画素のあいだを平均します。結果は大きく、やわらかくなり、新しい細部も、作り出された不自然さもありません。予測可能で安全であり、見た目を良くするというより最低限の寸法要件を満たしたいときに向いています。

モデルによる拡大は質的に異なります。輪郭や質感や顔が普通どうなっているかを学習しており、その学習と矛盾しない、もっともらしい細部を再構成します。ありふれた被写体の写真では結果が本当に見事なこともあります。同時にそれは厳密には創作です。その細部は統計的にありそうな推測であって、レンズの前にあったものの記録ではありません。

この区別が決定的な場面と、まったく問題にならない場面があります。ウェブページ上の商品画像なら、作られた質感で構いません。証拠となるもの、文書の取り込み、医用画像、事実を立証するための写真では、作られた細部は深刻な問題です。まさに説得力があるからです。拡大されたナンバープレートや鮮明化された顔は何の証拠でもなく、それを証拠として扱うことこそ名指すべき失敗です。

実務上の限界として、倍率を上げるほど出力に占める創作の割合が増え、継ぎ目も目立ちます。文字と顔は誤りが最も目につく場所です。読み手がそれらの正しい姿を正確に知っているからです。元画像にある圧縮の劣化も他と一緒に拡大されるため、強く圧縮された JPEG を拡大するとその欠点まで大きくなります。

ここにある他の道具と同じく、処理はブラウザー内で行われ画像は送信されません。だからこそ、外部に渡す自由のない素材にも使えます。