Ampliador de Imagen con IA

Amplía una foto 2x o 4x con un modelo de IA en tu propio dispositivo, en el navegador. Gratis, soporte por lotes, sin subida, sin marca de agua, sin cuenta.

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Drop your files here (.jpg, .jpeg, .png, .webp)

🔒 Privado por diseño: tus archivos se procesan localmente en tu navegador; nada se sube nunca a ningún servidor.

Inventar detalle en lugar de estirar píxeles

Agrandar una imagen con software corriente es una operación matemática sobre los píxeles que hay. Sea cual sea la interpolación que use, solo puede promediar entre vecinos, así que una ampliación es en el fondo una versión más suave del original con la misma información repartida sobre más superficie. No aparece nada nuevo porque no hay de dónde sacarlo.

Un modelo de superresolución funciona de otra manera. Ha visto una cantidad enorme de pares de imágenes, cada uno una fotografía en alta resolución y su versión reducida, y ha aprendido qué tipo de detalle desaparece normalmente en esa reducción. Dada una imagen pequeña, predice qué aspecto tenía probablemente la grande, así que un borde sigue siendo un borde y una textura se reconstruye como textura.

La honestidad importante está en la palabra predice. La salida es una reconstrucción plausible, no la recuperación de una información que se perdió. En caras y en texto sobre todo, míralo con atención antes de fiarte del resultado, porque una invención plausible puede estar equivocada con mucho aplomo.

Ampliar imágenes

  1. Suelta uno o más archivos JPG, PNG o WebP. El lado más largo de cada uno tiene que ser de 1024 píxeles o menos.
  2. Elige 2x o 4x.
  3. Ejecútalo. La primera pasada con un factor dado descarga el modelo propio de ese factor, así que tarda bastante más que las siguientes.
  4. Descarga cada resultado, un PNG exactamente con las dimensiones multiplicadas.

Por qué la entrada está limitada a 1024 píxeles

Este modelo no redimensiona tu imagen antes de trabajar con ella. Su preprocesado solo rellena la entrada hasta un múltiplo de ocho píxeles y después ejecuta el transformer completo sobre cada píxel a la resolución original.

Eso tiene una consecuencia directa: el tiempo escala con el número de píxeles en lugar de ser más o menos fijo. Las mediciones en una instalación nativa y multihilo dieron unos 85 a 90 microsegundos por píxel para los dos factores, así que una imagen de 512 por 384 tardaba allí unos 17 segundos. Una compilación de navegador de un solo hilo es bastante más lenta que ese punto de partida.

Duplicar el lado más largo cuadruplica los píxeles y por tanto cuadruplica la espera. Sin límite, una foto recién salida de la cámara de un móvil tardaría muchos minutos o congelaría la pestaña, que es peor desenlace que decirte por adelantado que la imagen es demasiado grande. El límite es generoso para el uso real, que son fotos pequeñas, miniaturas y escaneos antiguos, y una imagen que se pasa se rechaza en lugar de intentarse.

Si tu imagen lo supera, redimensionar imagen la baja primero. Es menos absurdo de lo que suena, porque una imagen grande y blanda contiene a menudo menos detalle real del que sus dimensiones dan a entender.

Las dos cosas que cambia sin avisar

La transparencia no sobrevive. El preprocesado del modelo lo convierte todo a color plano y descarta el canal alfa por completo, en lugar de componerlo sobre blanco o sobre cualquier otro fondo. Un PNG transparente vuelve por tanto opaco, con lo que hubiera detrás de la transparencia ya horneado como color. Si lo necesitas de vuelta, eliminar el fondo puede recortarlo otra vez después de ampliar.

Las dimensiones había que corregirlas. Como el modelo rellena su entrada hasta un múltiplo de ocho y devuelve el resultado con ese relleno, una imagen cuya altura no sea múltiplo de ocho saldría si no con un tamaño inesperado y con el relleno reflejado por los bordes inferior y derecho. La salida se recorta desde la esquina superior izquierda hasta exactamente las dimensiones originales por el factor, así que lo que descargas es un múltiplo limpio sin tiras de artefactos.

Dónde encaja una ampliación dentro de un flujo de trabajo

Amplía antes de comprimir, no después. Pasar una foto primero por comprimir imágenes hornea los artefactos de compresión dentro de la entrada, y el modelo reconstruirá fielmente esos artefactos a cuatro veces el tamaño.

Recorta también antes, con recortar imagen, porque no tiene sentido gastar tiempo de proceso en partes de la imagen que vas a descartar, y recortar reduce el número de píxeles que gobierna la espera. Para una fotografía antigua, colorear fotos con IA es la otra herramienta de restauración basada en modelos que hay aquí y combina de forma natural con esta.

Preguntas frecuentes

¿Se suben mis fotos a un servidor?

No. Un pequeño modelo de IA de superresolución (Swin2SR) se ejecuta enteramente dentro de tu pestaña del navegador usando WebAssembly, y la foto nunca sale de tu dispositivo. Esto importa sobre todo para el tipo de imagen que la gente suele ampliar (una foto familiar antigua, una captura de pantalla privada, un escaneo de documento) que preferirías no entregar a un servidor de terceros.

¿Hay un tamaño máximo de imagen?

Sí, hasta 1024px en el lado más largo. A diferencia de un ampliador en la nube con GPUs de servidor, esto se ejecuta en la CPU de tu propio dispositivo sin ningún servidor al que delegar, y el propio preprocesamiento de Swin2SR ejecuta el transformador completo sobre toda la resolución de entrada sin ningún redimensionado interno, así que una foto mucho más grande tardaría muchísimo tiempo (o prácticamente congelaría la pestaña). Si tu foto es más grande, redúcela primero con la herramienta Redimensionar Imagen, y luego amplía el resultado más pequeño.

¿Por qué la primera foto tarda más que el resto?

El propio modelo de IA (unos 21 MB) se descarga una vez, la primera vez que usas un factor de ampliación concreto, y tu navegador lo guarda en caché. Cada foto después de eso (en esta sesión o en una visita futura, con ese mismo factor) reutiliza el modelo en caché, así que solo la primera ejecución paga el coste de la descarga. Cambiar entre 2x y 4x descarga un segundo modelo separado.

¿Ampliar realmente añade detalle real, o solo hace la imagen más grande?

Un poco de ambas cosas. Swin2SR es un modelo de superresolución real y entrenado, no un simple redimensionado, está entrenado específicamente para reconstruir bordes y texturas más nítidos y plausibles que un redimensionado plano (vecino más cercano o bicúbico) dejaría borrosos. No puede inventar detalle que nunca se capturó en la foto original, pero produce resultados notablemente más limpios que un redimensionado ingenuo para el mismo tamaño objetivo.

¿Por qué la salida es siempre PNG, y qué pasa con la transparencia?

El modelo subyacente procesa imágenes como RGB plano y no conserva un canal alfa, así que cualquier transparencia en un PNG o WebP de origen se descarta (no se aplana sobre un color, simplemente se elimina) en el resultado ampliado. Se usa PNG para la salida porque no tiene pérdida, así que el propio resultado del modelo de IA no se degrada aún más con una segunda ronda de compresión con pérdida.

¿Puedo procesar un lote entero de fotos a la vez?

Sí. Suelta varias imágenes y cada una se amplía por turno, en tu propio dispositivo, produciendo su propio archivo descargable. Los lotes más grandes simplemente tardan más ya que no hay ningún servidor haciendo el trabajo en paralelo, y cada foto del lote está limitada al mismo tope de 1024px por lado.

¿En qué se diferencia esto de los ampliadores basados en Real-ESRGAN?

Real-ESRGAN es también un modelo de superresolución popular, pero muchos de sus archivos de pesos preentrenados ampliamente compartidos online tienen condiciones de licencia poco claras o no comerciales. Esta herramienta en cambio usa Swin2SR, cuyos checkpoints originales tienen licencia Apache-2.0 explícita de sus autores (verificada directamente contra la propia licencia publicada del modelo) así que es seguro ofrecerlo en un sitio gratuito financiado con publicidad sin ninguna ambigüedad legal.

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