AIで画像を高解像度化して印刷する

高解像度化が実際にしていること

普通のやり方で画像を拡大すると、すでにあるピクセルを広い面積に引き伸ばし、その間を補間します。何かが足されるわけではありません。甘さも一緒に拡大されるだけです。

AIによる高解像度化は、仕組みが違います。モデルは膨大な数の画像のペア — 同じ写真の低解像度版と高解像度版 — で学習し、高い解像度にはどういう種類のディテールが現れるのかを覚えています。小さな画像を渡されると、見えているものにとって「もっともらしい」ディテールを作り出します。輪郭を締め、質感を作り直し、圧縮のノイズを取り除きます。

鍵になる言葉は「もっともらしい」です。モデルは失われた情報を復元しているのではありません。その情報はもう存在しないからです。代わりに、それらしく見えるものを作り出しています。写真、質感、イラストであれば、印刷サイズで見るかぎり元画像と区別がつかないことがほとんどです。細かい文字、ロゴ、小さく写った顔では、はっきり破綻することがあります。

効果があるとき、ないとき

処理の時間を使う前に見分けるための、手早い目安です。

• やる価値あり：元の画像が実際に小さく、その解像度で耐えられる以上に大きく印刷したい場合。Web用サイズの画像、古いスキャン、何世代も前のスマートフォンで撮った写真、小さく書き出してしまったイラストなど。
• やる価値あり：画像が少し甘い、あるいは少し圧縮が効いていて、印刷サイズでも輪郭を保たせたい場合。
• やる価値なし：画像がすでに鮮明で、目的の印刷サイズに対して十分に大きい場合。高解像度化しても、気づけるような改善のないまま画像だけが変わります。
• 危険：JPEGのノイズが強いもの、文字の入ったスクリーンショット、小さなロゴ、解像度の低い顔。モデルは迷わずディテールを作り出しますが、まさにこうした対象では、作り出したことが見て分かってしまいます。

必要かどうかを見積もる

画像の幅のピクセル数を、印刷したい幅（インチ）で割ってください。それが得られるDPIです。幅800ピクセルの画像を20 cm（7.9インチ）で印刷すると、およそ100 DPIになります。手に持つと甘く見えますが、壁に掛けるなら問題ありません。2倍に高解像度化すれば、同じ画像が同じサイズでおよそ200 DPIになり、これなら余裕があります。

拡大倍率を決めるときも、この計算が正直な基準になります。2倍は速く、たいていの立て直しには十分です。4倍は、本当に小さいものから本当に大きいものへ持っていくときに効きますが、時間はかなりかかります。

手元のデバイスで動くことの意味

PrintRealはモデルをブラウザ内で実行します。Real-CUGANとReal-ESRGANを使い、デバイスのグラフィック性能で処理します。何もアップロードされないことには、プライバシー以外の効果もあります。サーバー側が課すファイルサイズの上限がなく、他人の処理を待つ列もなく、透かしも入らず、処理できる枚数の制限もありません。

引き換えに、処理をするのは手元のデバイスです。最近のノートパソコンやスマートフォンなら、2倍の高解像度化は数秒から1分程度です。古いハードウェアや、大きな画像の4倍では、もっとかかります。ツールが考え込んでいるように感じられますが、実際に計算しています。モデルのダウンロードは初回だけで、あとはキャッシュに残ります。

そのあと、狙ったサイズで印刷する

高解像度化で得られるのはピクセルであって、紙の上でどれくらいの大きさになるかを決めるものではありません。処理が終わったら、そのまま実物大ツールに送って正確な寸法で印刷することも、ポスターツールに送って複数の用紙に分割することもできます。そもそも高解像度化する理由は、たいていそこにあります。