正面交锋：三大AI分辨率放大软件有话说

ringcao

Adobe Camera Raw和Lightroom中的超分辨率工具是一个开关，不提供控件

ON1 Resize AI应用程序，没有Gigapixel AI这么复杂

Topaz Labs Gigapixel AI拥有三款软件中最复杂的界面并提供最多的控制，并且简单易用

三种不同的UI

AI的后期处理越来越丰富，过去我们曾使用过Adobe 的Super Resolution 和ON1 Resize AI等分辨率提升工具，给人的印象也颇为深刻，即使在处理分辨率非常低的照片时，它们也能提供可用的放大效果。今天我们讨论的三个软件是：Adobe SuperResolution、ON1 Resize AI 和TopazLabs Gigapixel AI。

对于Adobe 而言， 所谓的SuperResolution（超级分辨率）功能实际上只是一个开关，用户点击就可以将图像的线性分辨率（即宽度和高度）加倍，如果是800 百万像素，就能达到1600 万像素。除此之外没有操作，无论源文件格式如何，结果导出来显示为 DNG 文件。

尽管使用超分辨率处理Raw文件在技术上是可行的，但笔者实操比较了无数放大文件，发现除了JPEG 的其他格式兼容性都不行，这也能够理解，毕竟各家的Raw格式算法不同，都要用本家软件打开才能读取，否则技术壁垒在哪里？对于JPEG，Adobe Photoshop有保留细节的2.0算法，进行重采样相比后其实不大看得出有什么改进，而Super Resolution 的结果稍微清晰一些，但代价是更容易出现像素化。

Topaz Labs Gigapixel AI可以在用户微调之下完成任务，比如在针对不同类型图像的六种不同 AI 模型中选择一种，调整滑块以抑制噪声或者消除模糊修复图片。当然，Gigapixel AI只会将其机器学习算法用于最初的6 倍放大，然后再使用更传统的重采样方法处理其余部分。

和插值运算不同，Topaz LabsGigapixel AI 的神经网络在各种样本上训练，在从数百万张图像中学习，这款软件的新版本还提供了面部恢复工具。

ON1 Resize 2023采用了GenuineFractals（获得专利的、基于分形的照片大小调整插值算法）技术，具有ON1 PhotoRaw 的Raw 处理引擎，运算更快，并保持更好的颜色和细节。ON1 Resize 2023既可用作Photoshop 和Lightroom 的插件，也可用作独立应用程序。

ON1 Resize AI 使用深度机器学习来研究物体的细节，比如树皮、动物皮毛、羽毛、草、树叶、岩石和皮肤等自然纹理，还有混凝土、织物等人造纹理，与传统的照片放大方法相比，Resize AI 保证了更清晰的结果和更少的噪点，最大的放大比率是10倍。

当然，不管是放大6倍还是10倍，像Topaz Labs Gigapixel AI一样，实际上限还是取决于用户的源图像，毕竟都是插值方法，软件对锐化和颗粒生成进行一些控制，但无法调整超出极限范围，做出自动生成和渲染的一些结果。

AI放大不同图片的实际表现

为了得出结论，笔者使用多款数码相机拍摄的数十张Raw 和JPEG照片测试了以上三个应用程序，经过多次比较看到图像在提高分辨率之后的表现。

根据我们的比较，Adobe 的超分辨率和原图之间几乎没有区别，只是清晰度有非常非常小的改进。ON1 的Resize AI 算法帮助更大，结果更清晰，紫色桥墩也更锐利。Topaz Labs Gigapixel AI总体上做得较好，色彩比较均衡，如果放大会发现下方阴影中的细节则没有多大提升。

在分辨率放大4倍以上之后，放大发现AI 的模糊效果比较明显。可以这样说，如果仅仅是用于电脑观看，AI分辨率提升工具还是有一定效果，但是你想要靠此化腐朽为神奇，把一张低分辨率的图片打印出一张精度很高的印刷品，人工智能还不能达到这种“细节”，现阶段的应用，更多的是给眼睛带来清晰的视觉效果。

AI放大不同图片的实际表现

Adobe Super Resolution

ON1 Resize AI

Topaz Labs Gigapixel AI

低分辨率JPEG圖像，100%从该图像裁剪

ON1 Resize AI更清晰，但近距离观察水时感觉有点不自然和过度处理