Folgender Anwendungsfall: ihr habt ein ganz normales Foto und möchtet einen kleinen Ausschnitt davon verwenden. Leider ist euer Ausschnitt so pixelig, dass die Qualität nicht ausreichend ist. Nun kommt das KI-basierte Werkzeug Upscayl ins Spiel.
Die Software ist APGL-3.0 lizenziert, steht für Linux, Windows und macOS zur Verfügung und ist ein Electron-Monster. Der verwendete KI-Algorithmus heisst Real-ESRGAN, und ermöglicht es Programmen, die fehlenden Pixel während der Hochskalierung von Bildern "vorherzusagen", was die Qualität der ausgegebenen Bilder verbessert. Upscayl ist nur ein Programm, das diesen KI-Algorithmus für Linux-Desktop-Nutzer implementiert.
In einem kleinen Test schaue ich mir an, was der Algorithmus im Vergleich zu herkömmlichen Upscaling-Verfahren leistet.
Ausgangspunkt ist ein x-beliebiges Bild. Hier seht ihr das Original (400x400 px) und rechts daneben einen Ausschnitt (100x100 px):
Im Ausschnitt kann man die schlechte Bildqualität gut erkennen. Jetzt kann man versuchen, das Bild mit klassischen Optimierungsalgorithmen zu verbessern. Zum Beispiel mit Bspline, Lanczos, Hermit oder was eure Bildbearbeitungssoftware sonst noch im Angebot hat.
Die Ergebnisse sind nicht überzeugend. Im Bild seht ihr links den Originalausschnitt und rechts das Ergebnis mit Bspline. Es ist zwar nicht mehr so pixelig, dafür aber verwaschen.
Und nun seht ihr, was der Real-ESRGAN Algorithmus daraus macht: links wieder der Originalausschnitt; rechts das Ergebnis nach dem Upscaling mit Upscayl:
Ein letzter Vergleich gefällig? Links seht ihr den Ausschnitt, jedoch aus einem hochauflösenden Originalbild. Rechts wieder das Upscayl-Resultat. Die Unterschiede sind deutlich zu erkennen beim Segel, Wasser, Gras und den Details am Boot.
Zur Bedienung von Upscayl muss ich nichts schreiben, da diese kinderleicht ist. Ich habe das Werkzeug als Appimage heruntergeladen und ausgeführt. Bedenkt bitte, dass eine Vulkan-kompatible GPU nötig ist. Der Upscaling-Prozess dauert relativ lange, je nach Bildgrösse und GPU-Leistung. An dieser Anforderung lässt sich erkennen, dass die KI tatsächlich bei euch lokal läuft, statt einen Cloud-Service aufzurufen.
