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Topaz Gigapixel Pro v1.0.7 图像超分辨率软件|直装版

Topaz Gigapixel是 Topaz Labs 推出的专业级 AI 图像超分辨率处理软件,依托深度学习算法突破传统图像放大的模糊局限,支持最高 16 倍无损放大,兼具细节恢复、降噪去模糊、色彩优化等功能,适配摄影后期、老照片修复、设计印刷等多场景需求,是专业创作者与图像处理爱好者的高效工具。

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Topaz Gigapixel Pro v1.0.7 图像超分辨率软件|直装版

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夸克:https://pan.quark.cn/s/11d5dec6d131
百度:https://pan.baidu.com/s/1LO8EQT6VyyxeK_n4hr-jOQ?pwd=88in

核心功能

  1. AI 驱动高倍率无损放大基于深度学习模型生成全新像素,可将低分辨率图像、老照片、截图等放大 16 倍及以上,放大后画面无锯齿、无模糊失真,保留原图像的纹理与细节;相比传统插值放大,AI 生成的像素更贴合真实场景逻辑,大幅提升图像清晰度与质感。
  2. 智能细节与面部专项优化
    • 通用细节恢复:自动识别图像中的人物、建筑、风景等元素,针对性强化边缘轮廓与纹理细节,修复放大过程中易丢失的精细信息。
    • Gen 2 面部优化:专门优化人像放大效果,重点提升侧脸、牙齿、眼镜等区域的清晰度,修复模糊面部瑕疵,还原皮肤细腻质感,适合人像摄影后期处理。
  3. 降噪去模糊一体化处理放大图像的同时,自动去除因拍摄设备、光线不足产生的噪点,以及因手抖、对焦不准导致的画面模糊;支持手动调节降噪强度,兼顾画面纯净度与细节保留,无需借助其他后期软件二次处理。
  4. 色彩与对比度智能调校内置色彩优化算法,自动平衡图像饱和度、对比度与白平衡,让放大后的画面色彩更自然通透;同时支持手动微调参数,满足个性化创作需求,适配印刷、自媒体封面等对色彩精度要求高的场景。
  5. 批量处理提升效率支持一次性导入多张图像,按预设参数批量完成放大、增强、降噪等操作,大幅节省重复操作时间;批量处理进度实时显示,适合摄影师、设计师处理大量素材。
  6. Redefine 模型创意增强搭载 Redefine 创意模型,可选择风格化效果优化图像;支持输入文本指令引导 AI 生成特定细节,例如添加光影效果、强化纹理质感等,助力创意设计与艺术创作。

软件特点

  1. 领先 AI 技术精度保障模型经海量图像数据训练,处理单像素时可完成约 200 万次运算,图像放大与修复精度远超传统软件;算法持续迭代,能精准识别不同场景的图像特征,适配多样化处理需求。
  2. 多平台与硬件适配优化完美兼容 Windows、macOS 系统,同时针对 AMD 显卡、Apple Silicon 芯片等硬件优化算力调用,利用 GPU 加速图像处理,大幅缩短大尺寸图像的渲染时间;低配电脑也可通过降低分辨率预设提升处理速度。
  3. 本地 + 云端双渲染模式
    • 本地渲染:所有图像数据在本地处理,保障隐私安全,适合处理涉密或版权敏感的素材。
    • 云端渲染:硬件配置不足时,可启用云端算力加速处理,快速完成超大尺寸图像的放大任务。
  4. 简洁界面易上手功能布局清晰直观,核心操作仅需 “导入图像 – 选择放大倍率 – 启动处理” 三步即可完成;支持实时预览处理效果,调整参数时可直观对比原图与效果图差异,新手无需专业后期知识也能快速掌握。
  5. 适用场景广泛覆盖摄影后期放大、老照片修复翻新、截图高清化、设计素材优化、自媒体封面制作、教学图片清晰化等场景,满足专业与个人用户的多样化图像处理需求。

安装指南

直装版安装与离线模型配置指南

1. 常规安装(需联网下载模型)

直接运行安装程序,按照向导完成安装,软件会自动联网下载 30GB + 的 AI 模型文件,适合网络环境较好的用户。

2. 离线安装(推荐低配网络)

  1. 下载离线模型包,解压后将模型文件放入目录:%ALLUSERSPROFILE%\Topaz Labs LLC\Topaz Gigapixel\models\
  2. 运行安装程序,使用以下命令行参数完成静默离线安装:plaintextTopaz.Gigapixel.v1.0.0.exe /qn TRANSFORMS=Offline.mst INSTALLDIR=C:\MyProgram (可将 INSTALLDIR 后的路径替换为自定义安装位置)

使用提示

  • 若需用于印刷输出,建议将图像放大至印刷所需分辨率后,再微调色彩参数,确保印刷品色彩还原准确。
  • 处理超大尺寸图像时,建议关闭后台冗余程序,释放内存与显存资源,避免因硬件资源不足导致处理中断。
  • 修复老照片时,可先使用软件的降噪功能去除老化噪点,再进行放大处理,效果会更理想。
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