Bildqualität verbessern macht unscharfe, niedrig aufgelöste oder verwaschene Fotos wieder klar und bietet dafür zwei Wege. Die „Lokale Schnellverbesserung“ kombiniert kantenschonendes Entrauschen mit automatischen Tonwerten, Weißabgleich und USM-Schärfung, ist in Sekunden fertig und lässt die Auflösung unangetastet; zur Wahl stehen „Leicht“, „Standard“ und „Stark“. Die „KI-Hochskalierung“ setzt auf ein schlankes Real-ESRGAN-Modell (realesr-general-x4v3, rund 4,9 MB ONNX), das im Browser über onnxruntime-web blockweise mit einem einzigen Thread rechnet: erst um das Vierfache vergrößern, dann wahlweise 2× oder 4× ausgeben. Gerechnet wird lokal im Browser, das Foto wird nicht hochgeladen.

Ehrlich gesagt sind die lokalen Rechenreserven begrenzt: Die KI-Hochskalierung verbessert Unschärfe und niedrige Auflösung deutlich, bei schweren Kratzern, Beschädigungen oder Gesichtsrekonstruktion ist ihre Wirkung aber begrenzt.

1. 01Ein Bild hochladenEinzelmodus; neben dem Dateinamen steht die Originalgröße, nach der Bearbeitung erscheint „→ neue Größe“ sowie ein Umschalter „Original / Bearbeitet“.
2. 02Lokal schnell verbessern„Leicht / Standard / Stark“ wählen und „Jetzt verbessern“ drücken — nach wenigen Sekunden liegt das Ergebnis vor, ausgezeichnet als „Lokale Schnellverbesserung“.
3. 03KI-HochskalierungAusgabefaktor 2× oder 4× wählen und „KI-Hochskalierung starten“ drücken; beim ersten Mal erscheinen nacheinander „Inferenz-Engine wird geladen“, „Hochskalierungsmodell wird geladen (ca. 4,9 MB, nur beim ersten Mal)“ und „Modell wird initialisiert“, danach „KI-Hochskalierung läuft (Block n/N)“. Während der Inferenz lässt sich „Abbrechen“ drücken.
4. 04Herunterladen„PNG herunterladen“ oder „JPG herunterladen“ (Qualität 0,92); die Datei heißt <original-name>_verbessert.png bzw. <original-name>_verbessert.jpg.

Unterstützte Eingabe

JPG / PNG / WebP / GIF / BMP / AVIF / HEIC, ein Bild pro Durchgang; Ausgabe PNG oder JPG

Obergrenze für die Hochskalierung

Bilder mit einer langen Kante über 800 px werden zuerst auf 800 verkleinert und dann 4-fach vergrößert (Speicherbedarf und Laufzeit der WASM-Inferenz im Single-Thread-Betrieb wachsen mit dem Quadrat der Fläche); daher liegt die lange Kante nach der Hochskalierung bei höchstens rund 3200 px

Laufzeit

Die Inferenz arbeitet mit 160-px-Blöcken und 16 px Überlappung, ein Bild dauert je nach CPU zwischen einigen Sekunden und Minuten; jederzeit abbrechbar

Transparente PNGs

nach der KI-Hochskalierung werden transparente Bereiche undurchsichtig aufgefüllt

Modellquelle

wird beim ersten Mal von HuggingFace-Spiegeln geladen; scheitern beide, erscheint „Modell-Download fehlgeschlagen“ mit dem Hinweis, die lokale Schnellverbesserung zu nutzen; die WASM-Laufzeit von onnxruntime kommt von jsDelivr

Was es nicht macht

keine Reparatur von Kratzern, Brüchen oder Verfleckungen, keine spezielle Gesichtsrekonstruktion, keine Stapelverarbeitung; nur Farbkorrektur ohne Vergrößerung gibt es in „Auto-Verbesserung“

Das Foto wird die ganze Zeit im Browser verarbeitet, auch die Inferenz läuft dort, und nichts wird auf einen Server hochgeladen; beim ersten Einsatz der KI-Hochskalierung lädt die Seite Modell- und WASM-Laufzeitdateien von fremden CDNs (HuggingFace-Spiegel und jsDelivr, rund 4,9 MB Modell). Diese Anfragen enthalten dein Bild nicht; danach bedient sich die Seite aus dem Browser-Cache.