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Agrandisseur d'images IA — Agrandissez vos images 2× ou 4× dans le navigateur

Agrandissez vos photos 2× ou 4× grâce à la super-résolution IA Swin2SR exécutée localement via WebGPU ou WebAssembly. Curseur avant/après, téléchargement PNG, repli Lanczos — sans téléversement.

🔒 S'exécute entièrement dans votre navigateur — rien n'est téléchargé

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Your image is processed on this device and never uploaded. For AI mode the Swin2SR model weights are downloaded once from the Hugging Face hub and the ONNX runtime from the jsDelivr CDN; both are cached by your browser.

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La super-résolution par IA sans téléverser vos photos

Le redimensionnement classique étire les pixels existants, si bien qu'une photo agrandie paraît floue et pixelisée. Un agrandisseur d'images IA utilise au contraire un réseau de neurones entraîné sur des millions de paires d'images pour prédire à quoi doivent ressembler des contours nets et des textures fines à une résolution supérieure. Cet outil exécute les modèles ouverts de super-résolution Swin2SR directement dans votre navigateur avec Transformers.js et ONNX Runtime. Le mode 2× utilise le modèle Swin2SR classique, fidèle aux images propres comme les rendus, les captures d'écran et les bonnes photos. Le mode 4× utilise le modèle Swin2SR « real-world », entraîné avec des dégradations de type BSRGAN, qui gère mieux le bruit et la compression JPEG des images du quotidien. Votre image est traitée sur votre propre appareil et n'est jamais envoyée à un serveur.

Téléchargement du modèle, vitesse et mémoire

À la première utilisation, les poids du modèle sont téléchargés une seule fois depuis le hub Hugging Face et mis en cache par le navigateur : environ 22 Mo pour la version compacte 8 bits utilisée sur le backend WebAssembly (CPU), ou environ 54 Mo pour la version en pleine précision utilisée avec WebGPU. Le runtime ONNX lui-même provient du CDN jsDelivr. Si votre navigateur prend en charge WebGPU, la carte graphique fait le travail et une photo typique est prête en quelques secondes ; sinon, le processeur est utilisé, ce qui est plus lent mais fonctionne partout. Pour limiter l'utilisation de la mémoire, l'image est découpée en petites tuiles qui se chevauchent, agrandies l'une après l'autre puis réassemblées sans raccords visibles ; une barre de progression indique chaque tuile. Les PNG transparents conservent leur canal alpha, agrandi avec un filtrage Lanczos.

Repli rapide et comparaison équitable

Si le modèle ne peut pas être téléchargé ou si votre appareil manque de mémoire, l'outil bascule automatiquement sur le rééchantillonnage Lanczos, un filtre classique de haute qualité qui ne nécessite aucun téléchargement et qui est bien meilleur que l'étirement par défaut du navigateur. Vous pouvez aussi le choisir vous-même pour un résultat rapide. Une fois le traitement terminé, faites glisser le curseur avant/après pour comparer l'original, étiré à la même taille, avec le résultat agrandi, et passez en pixels réels pour examiner les détails. Le téléchargement est un PNG sans perte à la nouvelle résolution.

Comment utiliser

  1. Ajouter une imageDéposez une image JPG, PNG ou WebP ou cliquez pour parcourir vos fichiers.
  2. Choisir l'échelle et la méthodeChoisissez 2× ou 4× et la super-résolution IA ou le rééchantillonnage Lanczos rapide.
  3. AgrandirAttendez le téléchargement du modèle (la première fois seulement) et la progression tuile par tuile.
  4. Comparer et téléchargerFaites glisser le curseur avant/après, puis téléchargez le PNG.

Questions fréquemment posées

Mon image est-elle téléversée sur un serveur d'IA ?
Non. Le modèle d'IA s'exécute dans votre navigateur avec WebGPU ou WebAssembly. Seuls les poids du modèle (environ 22 Mo, ou environ 54 Mo avec WebGPU) sont téléchargés une fois depuis le hub Hugging Face, et le runtime ONNX depuis le CDN jsDelivr ; votre image ne quitte jamais votre appareil.
Quelle taille peut avoir l'image ?
Le résultat peut atteindre 4096×4096 pixels (environ 16,7 mégapixels) et 8192 pixels sur le côté le plus long, ce qui couvre un agrandissement 4× des images jusqu'à 1024×1024. Les images plus grandes sont traitées par tuiles, mais le canevas final doit tout de même tenir dans la mémoire du navigateur.
Pourquoi est-ce lent sur mon ordinateur ?
La super-résolution est un travail lourd. Avec WebGPU, une image typique prend quelques secondes ; avec le repli WebAssembly (CPU), cela peut prendre une minute ou plus, surtout en 4×. La progression est affichée par tuile et vous pouvez annuler à tout moment.
Que se passe-t-il si le modèle d'IA ne se charge pas ?
L'outil bascule automatiquement sur le rééchantillonnage Lanczos de haute qualité, qui ne nécessite aucun téléchargement. Vous pouvez aussi choisir vous-même la méthode Lanczos rapide.
L'agrandissement ajoute-t-il de vrais détails ?
L'IA reconstruit des contours et des textures plausibles appris à partir de photos d'entraînement, si bien que les résultats paraissent beaucoup plus nets qu'un simple redimensionnement. Elle ne peut pas récupérer une information qui n'a jamais été capturée, comme un texte illisible.
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