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4K Upscaler

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用 AI 放大器把图片放大到 4K、8K 或 16K,先显示确切的输出尺寸,并让你把普通缩放和 AI 结果对比。已登录 Hugging Face 的用户可免费试用。

4K Upscaler 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 一个网页浏览器
  • Hugging Face 登录,用来放大你自己的图片
  • Python 和 pip,仅获取本地副本时需要
用在
  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 页面文件的本地副本,上传的图片仍然会发到开发者的服务
  • 你自己的代码,通过开发者的 REST API
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download MegaPotatoAI/4K-Upscaler --repo-type space --local-dir 4K-Upscaler
cd 4K-Upscaler

关于

它是什么

4K Upscaler 是一个静态网页,用 MegaPotato AI 模型把图片放大到 4K、8K 或 16K。运行之前它会显示确切的输出尺寸。之后你可以把简单缩放的结果和 AI 的结果并排放在一起,都按完整像素大小查看。模型运行在开发者自己的服务上。

适合谁

它适合手上有小图或压缩过的图片、想看看放大后在完整尺寸下是否站得住的人。

行业谁在用怎么用例子
摄影摄影师把小图放大到大屏幕或打印尺寸把一张压缩过的 JPEG 放大到 8K
设计设计师判断放大结果经不经得起细看在 100% 下对比缩放面板和 AI 面板
媒体剪辑师为高分辨率项目准备静态图片运行之前先查看输出尺寸
软件开发者通过开发者的 REST API 在代码里调用同一个模型阅读 README 里的 API 说明

如果你需要离线运行模型,可以跳过它,因为模型权重没有公开。

用在哪里

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 页面文件的本地副本,上传的图片仍然会发到开发者的服务
  • 你自己的代码,通过开发者的 REST API
使用场景谁用得到什么
放大一张图片摄影师一个 4K、8K 或 16K 的版本,尺寸一开始就显示
与普通缩放对比设计师两个 100% 的面板,可以逐像素检查
不登录就试用新手任何人都能打开的真实示例结果

如何设置

在线页面需要浏览器,放大你自己的图片还需要 Hugging Face 登录。本地副本只在获取文件时需要 Python。

  • 一个网页浏览器
  • Hugging Face 登录,用来放大你自己的图片
  • Python 和 pip,仅获取本地副本时需要
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 4K-Upscaler 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 在浏览器中加载 index.html。
pip install -U huggingface_hub
hf download MegaPotatoAI/4K-Upscaler --repo-type space --local-dir 4K-Upscaler
cd 4K-Upscaler

如何使用

按顺序使用页面。

  1. 选择、拖入或粘贴一张图片。PNG、JPEG 和 WebP 都可以。
  2. 选择 4K、8K 或 16K。页面会把倍数设为 2 倍、4 倍或 8 倍,并显示输出尺寸。
  3. 按 Upscale。
  4. 在概览图上拖动方框,选择两个 100% 面板要对比的区域。
  5. 要得到完整尺寸的下载,请在开发者自己的网站创建免费账号,并在那里上传图片。

示例

你打开一个真实的 8 倍示例,一张压缩过的小图。你在概览图上拖动方框,在两个 100% 面板里并排查看普通缩放和 AI 结果。

新手与专家

先打开一个示例。示例不需要登录,能在你花掉每天的一次运行之前,让你看到每种目标尺寸的效果。

这个页面是静态 HTML。上传的图片会发到 Cloudflare 上的一个服务,它保管 API 密钥、执行演示限额,并把图片转给开发者的 API。专有模型运行在开发者自己的 GPU 上。README 还指向开发者发布的一次对 18 个放大器的盲测基准。它说明这是自己做的评测,而且它的产品是被比较的产品之一。

  1. 你添加图片并选 4K、8K 或 16K
  2. 页面显示输出尺寸
  3. Cloudflare 服务检查演示限额
  4. 开发者的模型在它的 GPU 上放大
  5. 你在 100% 下对比缩放和 AI

注意事项

  • 限制:免费演示每天给你 2 次运行。次数按你的网络地址在滚动 24 小时内计算,按完整尺寸。
  • 示例:演示输入是 504 乘 336 的裁剪图,保存为压缩的 JPEG,结果是真实的 8 倍运行。
  • License:演示代码是 MIT。模型和 API 的使用遵循开发者的服务条款。
  • Cost to run:演示用 Hugging Face 登录即可免费使用。下载需要开发者网站上的账号,新账号有免费的 chips。
  • Data it reaches:你上传的图片会发到开发者的服务。每张图片在处理前都会自动检查,有些可能被拒绝。原图在运行结束时删除,结果约一小时后删除。
  • Not for:在你自己的机器上运行模型,因为模型权重没有公开。

README 和文件

README

4K Upscaler

用 AI 放大器把图片放大到 4K、8K 或 16K,先显示确切的输出尺寸,并让你把普通缩放和 AI 结果对比。已登录 Hugging Face 的用户可免费试用。

由 MegaPotatoAI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:4K Upscaler 是一个静态网页,用 MegaPotato AI 模型把图片放大到 4K、8K 或 16K。运行之前它会显示确切的输出尺寸。之后你可以把简单缩放的结果和 AI 的结果并排放在一起,都按完整像素大小查看。模型运行在开发者自己的服务上。

适合谁:它适合手上有小图或压缩过的图片、想看看放大后在完整尺寸下是否站得住的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
摄影 | 摄影师 | 把小图放大到大屏幕或打印尺寸 | 把一张压缩过的 JPEG 放大到 8K
设计 | 设计师 | 判断放大结果经不经得起细看 | 在 100% 下对比缩放面板和 AI 面板
媒体 | 剪辑师 | 为高分辨率项目准备静态图片 | 运行之前先查看输出尺寸
软件 | 开发者 | 通过开发者的 REST API 在代码里调用同一个模型 | 阅读 README 里的 API 说明

如果你需要离线运行模型,可以跳过它,因为模型权重没有公开。

用在哪里:

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 页面文件的本地副本,上传的图片仍然会发到开发者的服务
  • 你自己的代码,通过开发者的 REST API
使用场景 | 谁用 | 得到什么
放大一张图片 | 摄影师 | 一个 4K、8K 或 16K 的版本,尺寸一开始就显示
与普通缩放对比 | 设计师 | 两个 100% 的面板,可以逐像素检查
不登录就试用 | 新手 | 任何人都能打开的真实示例结果

如何设置:在线页面需要浏览器,放大你自己的图片还需要 Hugging Face 登录。本地副本只在获取文件时需要 Python。

  • 一个网页浏览器
  • Hugging Face 登录,用来放大你自己的图片
  • Python 和 pip,仅获取本地副本时需要
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 4K-Upscaler 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 在浏览器中加载 index.html。
pip install -U huggingface_hub
hf download MegaPotatoAI/4K-Upscaler --repo-type space --local-dir 4K-Upscaler
cd 4K-Upscaler

如何使用:按顺序使用页面。

  1. 选择、拖入或粘贴一张图片。PNG、JPEG 和 WebP 都可以。
  2. 选择 4K、8K 或 16K。页面会把倍数设为 2 倍、4 倍或 8 倍,并显示输出尺寸。
  3. 按 Upscale。
  4. 在概览图上拖动方框,选择两个 100% 面板要对比的区域。
  5. 要得到完整尺寸的下载,请在开发者自己的网站创建免费账号,并在那里上传图片。

示例:你打开一个真实的 8 倍示例,一张压缩过的小图。你在概览图上拖动方框,在两个 100% 面板里并排查看普通缩放和 AI 结果。

新手与专家:先打开一个示例。示例不需要登录,能在你花掉每天的一次运行之前,让你看到每种目标尺寸的效果。

这个页面是静态 HTML。上传的图片会发到 Cloudflare 上的一个服务,它保管 API 密钥、执行演示限额,并把图片转给开发者的 API。专有模型运行在开发者自己的 GPU 上。README 还指向开发者发布的一次对 18 个放大器的盲测基准。它说明这是自己做的评测,而且它的产品是被比较的产品之一。

你添加图片并选 4K、8K 或 16K
页面显示输出尺寸
Cloudflare 服务检查演示限额
开发者的模型在它的 GPU 上放大
你在 100% 下对比缩放和 AI

注意事项:

  • 限制:免费演示每天给你 2 次运行。次数按你的网络地址在滚动 24 小时内计算,按完整尺寸。
  • 示例:演示输入是 504 乘 336 的裁剪图,保存为压缩的 JPEG,结果是真实的 8 倍运行。
  • License:演示代码是 MIT。模型和 API 的使用遵循开发者的服务条款。
  • Cost to run:演示用 Hugging Face 登录即可免费使用。下载需要开发者网站上的账号,新账号有免费的 chips。
  • Data it reaches:你上传的图片会发到开发者的服务。每张图片在处理前都会自动检查,有些可能被拒绝。原图在运行结束时删除,结果约一小时后删除。
  • Not for:在你自己的机器上运行模型,因为模型权重没有公开。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:11
  • 构建方式:static
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/MegaPotatoAI/4K-Upscaler
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/MegaPotatoAI/4K-Upscaler/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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