Real-ESRGAN 大戰(zhàn) Topaz Gigapixel AI，誰是圖片放大之神？
之前跟大家推薦過兩個圖片放大工具，Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI，他們都是圖像超分辨率工具，簡單說就是圖片無損放大工具，可以將圖片放大但不損失畫質(zhì)，甚至可以用于圖像修復(fù)和畫質(zhì)增強。
那么到底誰更好用呢？誰才是圖片放大之神？我們不妨先來做幾個測試。
測試一
測試結(jié)果：Real-ESRGAN?勝。二次元類的圖片，包括一些動漫角色、插圖等內(nèi)容，以及一些數(shù)字藝術(shù)作品，比如數(shù)字插畫這類畫面相對比較干凈、線條分明的圖像，使用 Real-ESRGAN 通常會取得更優(yōu)的畫面效果，不但顏色均勻平滑，沒有多余的雜色，并且線條也會很清晰，渣畫質(zhì)也可以變成超高清。
測試二
測試結(jié)果：Real-ESRGAN 勝。放大后 Real-ESRGAN 版整體的清晰度是高于 Topaz Gigapixel AI 的，并且畫面看起來也更干凈。
測試三
測試結(jié)果：Real-ESRGAN 勝。雖然 Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 都有面部修復(fù)功能，但顯然 Real-ESRGAN 的算法更高一籌，保留了更多的面部細節(jié)，五官恢復(fù)的也更自然，不足是 Real-ESRGAN 把算力集中在了面部，并且面部有明顯的方形選區(qū)，選區(qū)內(nèi)做了優(yōu)化，選區(qū)外丟了很多細節(jié)，Topaz Gigapixel AI 也有相同的問題，但是相比之下面部以外的區(qū)域 Topaz Gigapixel AI 處理的似乎要稍微好一些，比如人物的服裝包括手部都比 Real-ESRGAN 處理的更清晰，保留了更多細節(jié)?？墒怯捎?Real-ESRGAN 的面部處理實在好太多了，這種真人照片類的圖片還是 Real-ESRGAN 的感覺更好一些。
測試四
測試結(jié)果：Real-ESRGAN 勝。這張圖就可以很明確的感受到 Real-ESRGAN 面部修復(fù)功能的強大了，原圖是相當模糊的，而經(jīng)過處理后五官都變得非常清晰，顯然 Topaz Gigapixel AI 還差得很遠。但是對于帽子的處理 Topaz Gigapixel AI 雖然沒有很清晰，確比較完美的還原了原圖的質(zhì)感，布料的質(zhì)地和光澤還原的更加自然，Real-ESRGAN 的處理就有些過激了，看起來有點不真實，雖然更清晰但更像是畫而不是照片。
測試五
測試結(jié)果：Real-ESRGAN 勝。雖然看起來似乎 Topaz Gigapixel AI 的處理結(jié)果保留了更多的細節(jié)，但是算法似乎有點過激，銳化有點過度了，畫面中出現(xiàn)了很多雜色，放大會看到很多條紋或者格子，顏色不太均勻。而 Real-ESRGAN 處理的畫面就相對柔和一些，整體的畫質(zhì)有了大幅的提升，即使放大看也沒有什么問題，整體的畫質(zhì)是比較高的。
測試六
測試結(jié)果：Topaz Gigapixel AI 勝。Real-ESRGAN 在處理這張圖片時出現(xiàn)了明顯的失誤，對畫面中一些虛實關(guān)系做出了錯誤的判斷，導(dǎo)致了一些本該模糊的畫面被清晰化了，而一些本該清晰的畫面卻被模糊了，而且毫無邏輯可言。而 Topaz Gigapixel AI 則基本遵循了原圖的虛實邏輯，按照原圖的畫面關(guān)系做了放大優(yōu)化，并且也保留了更多的畫面細節(jié)。
測試七
測試結(jié)果：Topaz Gigapixel AI 勝。Topaz Gigapixel AI 處理的結(jié)果保留了更多的細節(jié)，更貼近原圖的質(zhì)感和顏色，Real-ESRGAN 的處理方式抹掉了很多小細節(jié)，丟失了紙張的肌理感，顏色的變化也較大。
測試八
測試結(jié)果：Topaz Gigapixel AI 勝。Real-ESRGAN 在處理這張圖片時出現(xiàn)了嚴重的失誤，在關(guān)閉了面部修復(fù)功能的情況下依然對部分面部和皮膚做了柔化磨皮的處理，畫面的其他部分也丟失了很多細節(jié)，并且處理效果很不均勻，畫面的統(tǒng)一性較差。而 Topaz Gigapixel AI 則較為完美的保留了原圖的所有細節(jié)，較好的還原了原圖的質(zhì)感。
測試九
測試結(jié)果：Topaz Gigapixel AI 勝。Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 在處理這張圖片時都產(chǎn)生了色差，Real-ESRGAN 的色差更大，同時 Real-ESRGAN 的算法將畫面中的砂礫質(zhì)感幾乎全部抹除了，部分區(qū)域還出現(xiàn)了條紋斑塊，處理結(jié)果很糟糕。Topaz Gigapixel AI 基本上保留了大部分砂礫質(zhì)感，整體效果更貼近原圖。
測試十
測試結(jié)果：Topaz Gigapixel AI 勝。Topaz Gigapixel AI 比較完整的還原了畫面的細節(jié)，清晰度也更高。而 Real-ESRGAN 的處理結(jié)果則出現(xiàn)了大面積的條紋斑塊和格紋，細節(jié)丟失的也比較多，整體效果不太理想。
測試十一
測試結(jié)果：平局。這張圖片 Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 的處理結(jié)果差異不算太大，Real-ESRGAN 偏柔和，Topaz Gigapixel AI 偏銳利，Real-ESRGAN 的雜色少一些，可以算是平手吧。
測試十二
測試結(jié)果：平局。Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 的算法側(cè)重點略有不同，這張圖的處理結(jié)果可以發(fā)現(xiàn) Real-ESRGAN 的畫面更清晰、柔和，Topaz Gigapixel AI 的畫面保留了更多細節(jié)，更銳利，各有優(yōu)劣。
測試十三
測試結(jié)果：平局。Real-ESRGAN 處理的畫面更柔和，但是丟失了很多細節(jié)。Topaz Gigapixel AI 有點銳化過度了，但是大部分細節(jié)保留的很好。
測試十四
測試結(jié)果：平局。乍一看好像沒什么差異，但是放大看就會發(fā)現(xiàn) Real-ESRGAN 把大部分線條邊緣都變平滑了，而 Topaz Gigapixel AI 則保留了筆觸的顆粒感，差異不算太大，都可以接受。
測試十五
測試結(jié)果：平局。Real-ESRGAN 的算法導(dǎo)致畫面丟失了很多暗部細節(jié)，人物的面部也存在一定程度的柔化處理，丟失了一些細節(jié)，其他部分優(yōu)化的還是比較到位的。Topaz Gigapixel AI 保留了較多的細節(jié)，但是稍微有點銳化過度，整體效果也算是不錯。有個有趣的現(xiàn)象是文字的部分似乎是 Real-ESRGAN 片名處理的更清晰，Topaz Gigapixel AI 小字處理的更清晰。
上面一共進行了 3 組 15 張圖片的測試，其中分別有 5 張圖片 Real-ESRGAN 勝，5 張圖片 Topaz Gigapixel AI 勝，還有 5 張圖片是平局，其實無法明確的說誰比較好，因為面對不同的圖片情況處理的結(jié)果會有很多差異存在，其實是需要根據(jù)需求選擇合適的工具，兩個都有可能是更優(yōu)解。（平臺可能壓縮了圖片）
簡單概括一下他們各自的優(yōu)缺點。
Real-ESRGAN?的算法整體來說畫質(zhì)是很好的，沒有多余的雜色，畫面的清晰度較高，整體畫面比較柔和，純凈，有較強的修復(fù)能力，去除雜色的能力比較高，面部修復(fù)能力比較強。缺點是算法會自動忽略很多比較細微的細節(jié)，在一些情況下會強制抹除部分畫面內(nèi)容，個別情況下會產(chǎn)生局部條紋或紋路，對一些虛實關(guān)系可能會產(chǎn)生誤判，而且由于程序是全自動的，這些失誤基本上是無法修正的，并且程序需要通過 Colab 運行（本地部署的門檻略高，另外官方所謂的免安裝版本是閹割版，效果不佳，所以基本上等于只能在線運行），而由于 GPU 的限制，如果想放大大尺寸的圖片可能會出現(xiàn)顯存不足無法放大的情況（比如一張尺寸為 6016?×?3384 大小為 949?KB 的圖片使用 Colab 放大 4 倍會提示超顯存無法執(zhí)行，而使用 Topaz Gigapixel AI 本地運行則毫無壓力）。
Topaz Gigapixel AI?的算法整體來講比較忠于原圖，基本上可以保留大部分細節(jié)，不會與原圖產(chǎn)生較大差異，一般情況下不會崩壞，比較穩(wěn)定（這里指的是畫面效果），并且有多個參數(shù)可供調(diào)節(jié)，可以根據(jù)畫面調(diào)整不同的效果，還可以以 APP 的形式本地運行，操作相當方便，并且對圖片大小也基本沒有什么限制。缺點是畫面精度相比之下要差一些，銳化程度稍微有一點高，雜色略多，如果原圖本身畫質(zhì)較差，可能放大效果也不會特別好。
其實也可以概括為?Real-ESRGAN?的算法相對激進，Topaz Gigapixel AI?的算法相對保守，如果一張圖片本身畫質(zhì)就比較差，大概率使用 Real-ESRGAN 會取得更好的效果，因為它的修復(fù)能力比較強，就是會強制對原圖進行一些修改（優(yōu)化），但缺點就是它會強制柔化畫面，就相當于磨皮，所有畫面都會自動磨皮，也正是因此才會丟失很多細節(jié)，在一些極端情況下會嚴重破壞畫面。而如果一張圖片本身畫質(zhì)不算太差，只是尺寸比較小，可能使用 Topaz Gigapixel AI 會獲得一個更加還原的大尺寸圖片，它會盡可能的保留原圖的所有細節(jié)，包括噪點，也因此會保留很多雜色，放大看畫面的清晰度可能不及 Real-ESRGAN，所以它也會用高銳化度去彌補清晰度的問題，某些情況下就會顯得銳化過度了。
總而言之，大部分情況下，如果沒有特殊要求，使用 Real-ESRGAN 通常會取得更優(yōu)的效果，但是如果出現(xiàn)了極端情況，Real-ESRGAN 可能會對畫面造成毀滅性的破壞。如果你想盡可能多的保留原圖細節(jié)，原圖本身的畫質(zhì)又不算太差，使用 Topaz Gigapixel AI 應(yīng)該就會比較好了，雖然畫質(zhì)可能達不到最佳，但是至少不會崩壞。（批處理的時候會不會崩壞還是挺重要的）
綜上所述，沒有最好的，只有最合適的。
Real-ESRGAN 我之前已經(jīng)出過使用教程了，可以參考盲圖像超分辨率模型 Real-ESRGAN 使用教程，今天我再簡單介紹一下 Topaz Gigapixel AI（v6.1.0）的使用方式吧。
首先打開軟件會出現(xiàn)下面這個界面，直接把要處理的圖片拖進虛線框內(nèi)或點擊「Browse Images...」選擇你要處理的圖片即可。
然后就會進入下圖界面，按需要設(shè)置參數(shù)。
默認有 4 個縮放倍數(shù)可選，也可以手動輸入放大倍數(shù)，或者直接輸入放大尺寸；有 5 種模式可選，建議使用標準模式；一般可按自動參數(shù)，也就是打開黃色小閃電的自動按鈕，如果對自動效果不滿意可以手動調(diào)整參數(shù)；色溢開關(guān)按需要開啟或關(guān)閉，可在左側(cè)預(yù)覽效果后決定是否開啟；只有真人照片需要開啟面部修復(fù)功能，也可以不開啟，開啟后會自動修復(fù)人臉，比如會進行自動磨皮之類的，可在左側(cè)預(yù)覽效果后決定是否開啟；參數(shù)設(shè)置完成后左下角會顯示處理進度，綠色為處理完畢，視窗內(nèi)可預(yù)覽效果，上方可切換顯示視圖，可與原圖進行比較；設(shè)置完成后點擊右下角保存圖片。
可以選擇保存圖片格式，默認保存為原圖格式，可以修改文件名稱或命名方式，可以選擇保存位置，可以選擇原圖位置或自定義其他位置，設(shè)置完成后點擊保存即可。
之后界面左側(cè)會出現(xiàn)進度條，處理完畢后該項目前方會顯示對鉤，點擊項目末尾的刪除圖標后可以選擇其他圖片進行處理，批處理同理，一次選擇多張圖片即可，默認按第一張圖片的參數(shù)處理所有圖片，如果導(dǎo)入了多張圖片想單獨設(shè)置參數(shù)，可以單獨勾選或多選圖片前面的選擇框，分別單獨設(shè)置參數(shù)，最后選擇設(shè)置好參數(shù)的圖片一起執(zhí)行即可。
Topaz Gigapixel AI 的操作就是這樣了，很簡單，最后給大家送個彩蛋。
其實從這個對比圖應(yīng)該可以很直觀的理解我說的 Real-ESRGAN 激進和 Topaz Gigapixel AI 保守，當然這張圖是因為開了面部修復(fù)功能，所以差異比較大，如果不開不會有這么明顯的差異，但你還是可以感受到兩種算法的區(qū)別，同時你們大概也能理解了我說的沒有最好的只有最合適的，因為這個場景顯然是 Topaz Gigapixel AI 的效果更好，Real-ESRGAN 的五官變化太大了，關(guān)閉 Real-ESRGAN 的面部修復(fù)功能會好一些。然而我前面測試的圖三和圖四顯然是 Real-ESRGAN 的效果更好，所以說要根據(jù)情況選擇合適的工具，真的沒有哪個是絕對的好或不好。
Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 都是非常好的圖片放大工具，如果你還沒有用過，一定要來試一試，尤其是喜歡 AI 繪畫的朋友，由于 GPU 的限制，我們在進行 AI 繪畫的時候可能無法直接創(chuàng)作大尺寸的高清圖片，通過 Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 我們就可以想放多大放多大啦，完全不用擔(dān)心畫質(zhì)的問題，放再大都是高清圖。我們手上的老照片、以前渣像素手機和攝像頭拍的照片，統(tǒng)統(tǒng)都可以拿來修復(fù)成高清圖片哦。Real-ESRGAN 和 Topaz Gigapixel AI 絕對是目前的圖片放大之神，我還沒有發(fā)現(xiàn)比他們更好用的工具，如果有，快來告訴我！
