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Adobe Camera Raw和Lightroom中的超分辨率工具是一個開關(guān)，不提供控件

ON1 Resize AI應用程序，沒有Gigapixel AI這么復雜

Topaz Labs Gigapixel AI擁有三款軟件中最復雜的界面并提供最多的控制，并且簡單易用

三種不同的UI

AI的后期處理越來越豐富，過去我們曾使用過Adobe 的Super Resolution 和ON1 Resize AI等分辨率提升工具，給人的印象也頗為深刻，即使在處理分辨率非常低的照片時，它們也能提供可用的放大效果。今天我們討論的三個軟件是：Adobe SuperResolution、ON1 Resize AI 和TopazLabs Gigapixel AI。

對于Adobe 而言， 所謂的SuperResolution（超級分辨率）功能實際上只是一個開關(guān)，用戶點擊就可以將圖像的線性分辨率（即寬度和高度）加倍，如果是800 百萬像素，就能達到1600 萬像素。除此之外沒有操作，無論源文件格式如何，結(jié)果導出來顯示為 DNG 文件。

盡管使用超分辨率處理Raw文件在技術(shù)上是可行的，但筆者實操比較了無數(shù)放大文件，發(fā)現(xiàn)除了JPEG 的其他格式兼容性都不行，這也能夠理解，畢竟各家的Raw格式算法不同，都要用本家軟件打開才能讀取，否則技術(shù)壁壘在哪里？對于JPEG，Adobe Photoshop有保留細節(jié)的2.0算法，進行重采樣相比后其實不大看得出有什么改進，而Super Resolution 的結(jié)果稍微清晰一些，但代價是更容易出現(xiàn)像素化。

Topaz Labs Gigapixel AI可以在用戶微調(diào)之下完成任務，比如在針對不同類型圖像的六種不同 AI 模型中選擇一種，調(diào)整滑塊以抑制噪聲或者消除模糊修復圖片。當然，Gigapixel AI只會將其機器學習算法用于最初的6 倍放大，然后再使用更傳統(tǒng)的重采樣方法處理其余部分。

和插值運算不同，Topaz LabsGigapixel AI 的神經(jīng)網(wǎng)絡在各種樣本上訓練，在從數(shù)百萬張圖像中學習，這款軟件的新版本還提供了面部恢復工具。

ON1 Resize 2023采用了GenuineFractals（獲得專利的、基于分形的照片大小調(diào)整插值算法）技術(shù)，具有ON1 PhotoRaw 的Raw 處理引擎，運算更快，并保持更好的顏色和細節(jié)。ON1 Resize 2023既可用作Photoshop 和Lightroom 的插件，也可用作獨立應用程序。

ON1 Resize AI 使用深度機器學習來研究物體的細節(jié)，比如樹皮、動物皮毛、羽毛、草、樹葉、巖石和皮膚等自然紋理，還有混凝土、織物等人造紋理，與傳統(tǒng)的照片放大方法相比，Resize AI 保證了更清晰的結(jié)果和更少的噪點，最大的放大比率是10倍。

當然，不管是放大6倍還是10倍，像Topaz Labs Gigapixel AI一樣，實際上限還是取決于用戶的源圖像，畢竟都是插值方法，軟件對銳化和顆粒生成進行一些控制，但無法調(diào)整超出極限范圍，做出自動生成和渲染的一些結(jié)果。

AI放大不同圖片的實際表現(xiàn)

為了得出結(jié)論，筆者使用多款數(shù)碼相機拍攝的數(shù)十張Raw 和JPEG照片測試了以上三個應用程序，經(jīng)過多次比較看到圖像在提高分辨率之后的表現(xiàn)。

根據(jù)我們的比較，Adobe 的超分辨率和原圖之間幾乎沒有區(qū)別，只是清晰度有非常非常小的改進。ON1 的Resize AI 算法幫助更大，結(jié)果更清晰，紫色橋墩也更銳利。Topaz Labs Gigapixel AI總體上做得較好，色彩比較均衡，如果放大會發(fā)現(xiàn)下方陰影中的細節(jié)則沒有多大提升。

在分辨率放大4倍以上之后，放大發(fā)現(xiàn)AI 的模糊效果比較明顯?？梢赃@樣說，如果僅僅是用于電腦觀看，AI分辨率提升工具還是有一定效果，但是你想要靠此化腐朽為神奇，把一張低分辨率的圖片打印出一張精度很高的印刷品，人工智能還不能達到這種“細節(jié)”，現(xiàn)階段的應用，更多的是給眼睛帶來清晰的視覺效果。

AI放大不同圖片的實際表現(xiàn)

Adobe Super Resolution

ON1 Resize AI

Topaz Labs Gigapixel AI

低分辨率JPEG圖像，100%從該圖像裁剪

ON1 Resize AI更清晰，但近距離觀察水時感覺有點不自然和過度處理