Der große KI-​Upscaler-​Test: Vergleich von Bildqualität, Kosten und mehr

Was ist der aktu­ell bes­te KI-​Upscaler?
Vor weni­gen Tagen hat die KI-​Firma Midjourney einen neu­en Upscaler ver­öf­fent­licht, der deren KI-​Bilder um den Faktor 2 oder 4 ver­grö­ßern kann.

Da ich bis­her ein ande­res Tool genutzt habe, woll­te ich her­aus­fin­den, wie sich die Bildqualität unter­schei­det. Wo ich schon dabei war, habe ich noch paar ande­re Upscaler ver­gli­chen und die Ergebnisse bei Facebook und LinkedIn gepos­tet. Da gab es in den Kommentaren noch wei­te­re Vorschläge, wel­che Upscaler ich berück­sich­ti­gen sollte.

Na gut, dach­te ich mir, dann zie­he ich das eben grö­ßer auf und ver­öf­fent­li­che hier einen umfas­sen­den Test über die Bildqualität und Unterschiede der aktu­ell auf dem Markt erhält­li­chen Upscaler.

Alle Testausschnitte im direk­ten Vergleich (Klicken zum Vergrößern)

Der Testaufbau und das Ausgangsbild

Ich habe mir mit dem KI-​Tool Midjourney ein qua­dra­ti­sches PNG-​Bild einer blon­den Frau gene­rie­ren las­sen mit der Auflösung 1024x1024 Pixel (1,05 Megapixel):

Das Testbild

Dieses Bild habe ich dann mit ver­schie­de­nen Methoden um den Faktor 4 auf 4096x4096 Pixel (16,7 Megapixel) ver­grö­ßern lassen.

Da die Beurteilung der Ergebnisse sub­jek­tiv gefärbt ist und jeder ande­re Maßstäbe an sei­ne Bilder anlegt, ver­öf­fent­li­che ich hier auch die PSD-​Datei der ver­schie­de­nen Ergebnisse als Download, jede Ebene ist sau­ber nach der genutz­ten Upscaler-​Methode benannt.

DOWLOAD-​Link (Dropbox) als gepack­te .rar-​Datei (ACHTUNG: Datei ist 610 MB groß, ent­packt dann 889 MB!) BACKUP-​Link (Wetransfer).

Damit kann jede*r durch das Ein- und Ausblenden der Ebenen in der 100%-Ansicht selbst ent­schei­den, wel­ches Ergebnis ihm/​ihr am meis­ten zusagt.

Für die­sen Blogartikel habe ich einen Bereich des lin­ken Auges aus­ge­schnit­ten, damit hier die 100%-Ansicht (500x500 Pixel) gezeigt wer­den kann. Die Ausschnitte habe ich sau­ber benannt und als JPG (Qualität 10) abge­spei­chert. Der Ausschnitt ist in der Photoshop-​Datei auch als Pfad hinterlegt.

Der große Upscaler-​Test: Die Ergebnisse

1. Midjourney Upscaler

Beginnen wir mit dem Upscaler von Midjourney. Obwohl die­ser erst weni­ge Tage alt ist, gibt es schon zwei Versionen und Midjourney behält sich vor, den Upscaler auch in Zukunft zu verändern/​verbessern:

The ups­ca­ler is subt­le and tri­es to keep details as clo­se as pos­si­ble to the ori­gi­nal image (but may not fix glit­ches or issues with the old image)“

Midjourney Upscaler 4x V1 (18.10.2023)

Die ers­te Version (V1) des Midjourney-​Upscaler bügel­te die Hauttextur ziem­lich glatt, das gan­ze Bild wirkt ins­ge­samt sehr nach 1980er-Jahre-Airbrush-Retusche.

Das Entwickler-​Team nahm sich die Kritik der Community jedoch zu Herzen und schob zwei Tage spä­ter das ers­te Update hinterher:

We’re […] hea­ring everyone’s feed­back that the 4x ups­ca­ler is a bit soft and we’­re loo­king at impro­ve­ments which may fur­ther impro­ve things. This means the ups­ca­ler set­tings may chan­ge sud­den­ly over the next week wit­hout war­ning as we tweak things.
[…]
The V5 4x Upscale now fea­tures impro­ved sharp­ness, and in some cases smal­ler sca­le high fre­quen­cy details“

Dadurch sieht das Ergebnis deut­lich bes­ser aus, die Haare und Wimpern sehen täu­schend echt aus und auch die Hauttextur kann überzeugen:

Midjourney Upscaler 4x V2 (20.10.2023)

Der ers­te gro­ße Nachteil die­ses Upscalers ist logi­scher­wei­se, dass er nur auf KI-​Bilder anwend­bar ist, die direkt in Midjourney erstellt wurden.

Ein wei­te­rer Punkt sind die Kosten: Der 4x Upscaler kos­tet grob 6x soviel GPU-​Minuten wie die Generierung eines 4x4-​Bilder-​Grids. Diese Zeit wird von dem bezahl­ten Minutenkontingent abge­zo­gen, wel­ches die Nutzer je nach Abomodell zur Verfügung haben. Im Standard-​Plan sind das zum Beispiel 15 Stunden pro Monat.

Eine Stunde Rechenzeit kann aktu­ell für 4 USD dazu gekauft wer­den. Ich habe mal geschaut, wie viel Zeit für ein 4x-​Upscale von Midjourney berech­net wird. Beim obi­gen Bild waren das ca. 3 Minuten. Mit einer Stunde Rechenzeit könn­ten damit 20 Bilder hoch­ska­liert wer­den. Bei Kosten von 4 USD/​Stunde wür­de ein Upscale ca. 20 US-​Cent kos­ten. Wer die inklu­si­ven Stunden im Standard- oder Pro-​Plan nutzt, zahlt nur die Hälfte.

2. Topaz Photo AI

Der Upscaler von Topaz Labs war unse­re bis­he­ri­ge bevor­zug­te Upscale-​Methode. Getestet haben wir hier mit der Version 2.0.5.
Topaz Photo AI ist ein recht neu­es Tool, mit dem ver­schie­de­ne KI-​basierte Werkzeuge wie Topaz Gigapixel, Topaz Sharpen etc. zusam­men­ge­fasst wurden.

Topaz Photo AI V2 Upscaler 4x

Die Ergebnisse sehen sehr über­zeu­gend aus, vor allem die Hauttextur ist sehr rea­lis­tisch, die Details wie Wimpern und Haare sind jedoch etwas gröber.

Topaz hat auch eine Funktion namens „Recovering Face“, womit laut Hersteller die Ergebnisse von Gesichtern in gerin­ger bis mitt­le­rer Auflösung deut­lich ver­bes­sert wer­den kann:

Recover Faces dra­ma­ti­cal­ly impro­ves low-​medium qua­li­ty faces.“

Es gibt einen Regler, der stu­fen­los von 0 bis 100% ein­ge­stellt wer­den kann. Bei 25% sieht das Ergebnis so aus:

Topaz Photo AI V2 Upscaler 4x + 25% Recovering Face

Ich fin­de, dass das Gesicht dadurch ein­fach mat­schi­ger wird. Dieser Effekt nimmt mit der Stärke der Recover-​Funktion zu, bei 100% ist das Ergebnis deut­lich unbrauch­ba­rer als ganz ohne die Funktion. Vermutlich liegt das dar­an, dass die Bildqualität vom Ausgangsmaterial schon „zu gut“ für die­se Funktion ist, die der Verbesserung von „low qua­li­ty faces“ die­nen soll.

Ein wei­te­rer Vorteil von Topaz Photo AI ist, dass hier Bilder als Batch bear­bei­tet wer­den kön­nen und neben dem Hochskalieren im glei­chen Arbeitsgang wahl­wei­se auch geschärft, ent­rauscht, farb­lich ange­passt etc. wer­den können.

Mit 199 USD sind die Kosten initi­al recht hoch, dafür kön­nen damit unbe­grenzt Bilder bear­bei­tet wer­den und es gibt regel­mä­ßi­ge Updates. Für Vielnutzer preis­lich die bes­te Wahl. Weiterer Pluspunkt: Es gibt ein Photoshop-​Plugin.

3. Photoshop

Die frü­her übli­che und seit lan­gem ver­füg­ba­re Methode mit Photoshop-Bordmitteln war, ein­fach die Bildgröße hoch­zu­set­zen. Das Ergebnis, getes­tet mit Photoshop 2024 (V25.0), sieht dann so aus:

Photoshop-​Vergrößerung V25 (Berechnung: Automatisch)

Es ist damit sicht­bar mit Abstand das schlech­tes­te Ergebnis, was wenig ver­wun­dert, da hier noch kei­ne KI Hilfestellung leis­tet. Selbst mit dem bekann­ten Kniff, das Bild in 10%-Schritten hoch­zu­ska­lie­ren, war das Ergebnis nur mini­mal bes­ser und reicht trotz­dem nicht an die ande­ren Methoden heran.

In den Kommentaren zu mei­nem ers­ten Test gab es zwei Hinweise, wie ich die Ergebnisse ver­bes­sern könn­te. Der ers­te war, dass sich hin­ter dem Häkchen „Neu berech­nen“ noch eine Auswahlmöglichkeit für „Details erhal­ten 2.0“ verbirgt:

Photoshop-​Vergrößerung V25 (Berechnung: Details erhal­ten 2.0)

Das Ergebnis ist zwar „bes­ser“ und schär­fer, dafür aber mit sicht­ba­ren Artefakten über­sät. Wenn ich den Regler „Rauschen redu­zie­ren“ auf 50% set­ze, ver­schwin­den die Artefakte, aber das Bild sieht etwas weich­ge­zeich­net aus.

Kurz: Der schlech­tes­te Upscaler im Test. Es wun­dert mich etwas, dass hier die Adobe Sensei-​KI noch nicht Einzug gehal­ten hat, aber ver­mut­lich wird das ein Feature sein, was eher frü­her als spä­ter ver­öf­fent­licht wer­den wird.

Jemand mein­te noch, dass sich unter den „Neural Filters“ ein „Superzoom“-Filter ver­ber­ge. Das ist jedoch kein rich­ti­ger „Upscaler“, weil damit das Bild tat­säch­lich „ran­ge­zoomt“ wird, ich ver­lie­re also die Bildmotive am Rand.

Dafür sind die Kosten jedoch unschlag­bar, da jeder mit einem Photoshop-​Abo unbe­grenzt vie­le Bilder hoch­ska­lie­ren kann.

Kurzes Update 23.10.2023: (sam­ple images not included in down­load yet)
Einige Leser wie­sen mich dar­auf hin, dass die „Superzoom“-Funktion doch das gan­ze Bild anzeigt, wenn die Option „Bild > Alles ein­blen­den“ genutzt wird. Zusätzlich gibt es eini­ge Auswahlmöglichkeiten wie z.B. „Gesichtsdaten ver­bes­sern“ und „JPG Artefakte reduzieren“:

Photoshop Neural Filter „Superzoom“ mit „Gesichtsdaten ver­bes­sern“ und „JPG Artefakt-​Reduzierung“ aktiv

Das Ergebnis sieht schon bes­ser als mit der alten Photoshop-​Methode aus und ran­giert damit im obe­ren Mittelfeld. Für die Top-​Liga sind die Bereiche wie Haare oder Wimpern noch etwas zu matschig.

Außerdem bie­tet Adobe in Lightroom oder Camera Raw die „Verbessern“-Option, wel­che eben­falls hoch­ska­liert, aber nur bei Raw-​Dateien funk­tio­nie­ren soll.

4. Luminar Neo

Luminar Neo Hochskalieren 4x

Luminar Neo ist, ähn­lich wie Topaz Labs, ein wei­te­res KI-​gestütztes Tool-​Kit für die Fotobearbeitung mit vie­len Funktionen. Getestet wur­de hier mit der Version 1.14.1.12230 im Upscale Type „Universell“.

Gefühlt wür­de ich sagen, dass das Ergebnis irgend­wo zwi­schen Midjourney und Topaz liegt. Die Details sind etwas grö­ber als bei den ande­ren bei­den Upscalern, die Haut weich­ge­zeich­ne­ter als bei Topaz, aber weni­ger als bei Midjourney.

Luminar Neo Hochskalieren 4x + Gesichtsverstärker AI

Es gibt bei der Hochskalieren-​Funktion noch das optio­na­le Häkchen „Gesichtsverstärker AI“, wel­ches jedoch schlicht gesagt (bis­her) grau­sa­me Ergebnisse lie­fert. Es sieht so aus als wür­de hier ein Geisterbild über dem ande­ren lie­gen. Kurz: Finger weg von dem Häkchen.

Die Kosten von Luminar Neo lie­gen bei 219 Euro für die lebens­lan­ge Nutzung, es gibt aber auch Abo-​Modelle ab 11,95 Euro/​Monat, was sich gut zum Testen eig­net. Dafür bekommt man aber nicht nur die Hochskalieren-​Funktion, son­dern ein brei­tes Bündel an Werkzeugen wie Entrauschen, Schärfen, Lichtmanipulationen, und vie­les mehr. Die Handhabung mit dem sepa­ra­ten Installieren der ver­schie­de­nen Plugins fin­de ich jedoch nicht ganz intuitiv.

5. Pixelcut

Pixelcut ist ein kos­ten­lo­ser Online-​Upscaler, wel­cher bequem via Drag & Drop funktioniert.

Pixelcut Upscaler 4x

Das Ergebnis ist rela­tiv grob, aber bes­ser als Photoshop. Dafür sind die Kosten gleich null. Für Gelegenheitsnutzer also sehr praktisch.

Es ist auch eine Batch-​Nutzung mög­lich, die dann jedoch im „Pixelcut Pro“ 9.99 USD pro Monat oder 59.99 USD im Jahr kos­tet. Dafür ist dann auch eine iPhone/​Android-​App-​Nutzung ent­hal­ten und unbe­grenz­te Hintergrundentfernung.

6. Neural.love

Neural.love ist ein online-​basierter AI-​gestützter HD Portrait-​Generator, der als Leserhinweis sei­nen Eingang in die­sen Test fand.

Der Leistungsumfang reicht von der direk­ten KI-​Bilderstellung über Image-​to-​Image Bildremixe, Portraitrestaurierungen etc. und eben auch ein Upscaler namens „Image Enhance/​Quality Enhance“.

Neural.love Upscaler 4x

Das Ergebnis ist etwas detail­lier­ter als bei Pixelcut, reicht aber von der Schärfe nicht an Topaz oder Midjourney heran.

Neural.love Upscaler 4x + Smart Noise

Es gibt noch die Option, „Smart Noise“ zu akti­vie­ren, was – wie der Name schon ver­mu­ten lässt – ein fei­nes Rauschen über das Bild liegt. In der 100%-Ansicht ist das recht auf­fäl­lig, beim Rauszoomen ist der Eindruck aber posi­ti­ver als ohne das Rauschen.

Das Online-​Tool erfor­dert eine Registrierung per Email und arbei­tet mit einem Credit-​System für die Kosten. Die ers­ten fünf Credits sind frei (also 5x Upscaling), danach kön­nen 300 Credits im Abo für 30 Euro/​Monat oder zeit­lich unbe­grenzt für 57 Euro gekauft wer­den. Das wären dann 10 bzw. 19 Cent pro Upscale.

7. Upscale.media

Upscale.media ist ein wei­te­rer Online-​Upscaler auf Credit-Basis:

Upscale.media 4x Upscaler

Das Ergebnis ran­giert soli­de im Mittelfeld und ist schon gut brauchbar.

Upscale.media 4x Upscaler + Qualität verbessern

Es gibt auch die Option, ein Häkchen bei „Qualität ver­bes­sern“ zu set­zen, doch das scheint das Gegenteil zu bewir­ken. Das Bild ver­liert an Details und die Konturen wer­den unna­tür­lich stark betont. Würde ich nicht empfehlen.

Kosten? Pro Tag sind zwei Uploads ohne Registrierung kos­ten­los mög­lich, nach Registrierung gibt es fünf kos­ten­lo­se Uploads. 100 Credits kos­ten im Abo 19 USD bzw. zeit­lich unbe­grenzt 49 USD, was 19 US-​Cent bzw. 49 US-​Cent pro Upscaling entspricht.

8. Stable Diffusion Upscaler

Auch im quell­of­fe­nen KI-​Generator Stable Diffusion gibt es gleich meh­re­re Upscaler. Hier öff­net sich aber auch die Büchse der Pandora, weil es neben den sie­ben ver­schie­de­nen Upscalern, die im Web-​UI von Automatic111 dabei sind, noch unzäh­li­ge wei­te­re gibt, die auch jeweils noch vie­le ver­schie­de­ne Settings haben.

Allein in der Datenbank OpenModelDB fin­den sich unter „General Upscaler“ 66 ver­schie­de­ne Modelle, die kos­ten­los her­un­ter­ge­la­den und instal­liert wer­den kön­nen und alle ihre Stärken und Schwächen haben.

Um die Sache noch kom­ple­xer zu machen, kön­nen Bilder auch mit­tels der „IMG2IMG“-Methode hoch­ska­liert wer­den, wobei hun­der­te ver­schie­de­ne KI-​Modelle zur Auswahl stehen.

Deshalb habe ich hier nur mal einen inter­nen Upscaler getes­tet, den Upscaler „ESRGAN_​4x“ mit einer GFPGAN visi­bi­li­ty von 0.5.

Stable Diffusion Upscaler ESRGAN_​4x (GFPGAN visi­bi­li­ty 0.5)

Das Ergebnis ist ca. dop­pelt so gut wie die Photoshop-​Methode, aber sicht­bar schlech­ter als die meis­ten ande­ren Upscaler im Test.

Dazu kommt, dass die Geschwindigkeit des Skalierens ganz stark von der lokal ver­wen­de­ten Hardware abhängt. Mit einer RTX 2080-​Grafikkarte dau­er­te das Hochskalieren über 15 Minuten. Wer die Settings noch etwas mehr hoch­dreht, muss expo­nen­ti­ell län­ger warten.

Auch die Bedienung gestal­tet sich kom­plex, da die Modelle gefun­den und run­ter­ge­la­den wer­den müs­sen und für die ver­schie­de­nen Settings kei­ne Anleitung exis­tiert. Ihr wer­det also auf etli­chen Webseiten rum­sur­fen, um euch die emp­foh­le­nen Einstellungen zusam­men­zu­su­chen.
Dafür sind die Kosten fast Null, da alle benö­tig­ten Tools kos­ten­los erhält­lich sind. Ihr zahlt also nur für euren Strom.

Wer mehr Stable Diffusion Upscaler im Vergleich sehen will, fin­det hier einen ähn­li­chen Test.

9. ChaiNNer Upscaler

ChaiNNer ist ein wei­te­rer Tipp aus den Kommentaren. Das ist ein OpenSource-​Projekt, wel­ches ursprüng­lich als KI-​Upscaler gestar­tet ist, mitt­ler­wei­le aber sehr umfang­rei­che Bildverarbeitungsfunktionen bietet.

ChaiNNER ist node-​basiert, was sehr unge­wohnt ist, für die, die es nicht ken­nen, aber wer das Prinzip ver­stan­den hat, kann auf die­se Weise sehr kom­ple­xe Workflow-​Ketten auf­bau­en, die dann mit einem Klick abge­ar­bei­tet wer­den. Der Workflow für das ein­fa­che Hochskalieren sieht dann so aus:

ChaiNNer-​Upscaling-​Workflow (Klicken zum Vergrößern)

Das Programm ist noch in der Alpha-​Phase (ich habe v0.20.2 genutzt) und kos­ten­los für Windows, Mac und Linux erhält­lich. Die Installation erfor­dert etwas Zeit, ist aber in der GitHub-​Anleitung gut beschrieben.

ChainNNer selbst ist genau genom­men gar kein Upscaler, son­dern dient als GUI (gra­fi­sche Benutzeroberfläche) für ande­re OpenSource-​Upscaler auf PyTorch-​Basis. Das heißt, fast alle Upscaler die bei Stable Diffusion inte­griert wer­den kön­nen, sind auch in ChaiNNer nutz­bar. Wie im Bereich „Stable Diffusion“ erwähnt, ste­hen euch also min­des­tens 66 ver­schie­de­ne Möglichkeiten zur Verfügung.

ChaiNNer 4x Upscaler mit Model „Remacri“

Getestet habe ich ChaiNNer mit dem belieb­ten „Remacri“-Modell, wel­ches eine über­zeu­gen­de Kombination aus Schärfe und Struktur lie­fert. Ebenfalls nicht ganz so gut wie Topaz oder Midjourney, dafür kos­ten­los und see­ehr flexibel.

ChaiNNer 4x Upscaler mit Model „UniScale-​Balanced“

Ich habe noch ein wei­te­res Modell getes­tet, das „UniScale-​Balanced“ auf Basis der ESRGAN-​Architektur. Das schnitt jedoch deut­lich schlech­ter ab als „Remacri“.

Noch mal zum Verständnis: In Stable Diffusion und ChaiNNer kön­nen die glei­chen Upscaler-​Modelle ein­ge­setzt wer­den, bei mir lief die Verarbeitung jedoch deut­lich schnel­ler bei ChaiNNer. Dafür gibt es bei Stable Diffusion etwas mehr Einstellmöglichkeiten, die ich auf die Schnelle nicht bei ChaiNNer gefun­den habe.

Das Resultat

Es gibt noch unzäh­li­ge wei­te­re Tools, vor allem online, aber die meis­ten davon ran­gie­ren im Mittelfeld und sind preis­lich ähn­lich angesiedelt.

Von der Bildqualität liegt Midjourney aktu­ell mei­ner Meinung nach stark vor­ne, hat eben aber den gra­vie­ren­den Nachteil, dass damit nur Midjourney-​Bilder hoch­ska­liert wer­den kön­nen. Auch preis­lich ist Midjourney kein Zuckerschlecken, wenn man nicht gera­de eh Stunden übrig hat in deren Abo-Modell.

Für Power-​User, die mehr als 1000 Bilder hoch­ska­lie­ren wol­len, bleibt die Wahl zwi­schen Topaz Photo AI und Luminar Neo preis­lich die bes­se­re Wahl, wobei Topaz in der Bedienung wegen der Automatisierungsmöglichkeiten etwas die Nase vorn hat.

Insgesamt ist die Qualität aber auch sub­jek­tiv behaf­tet und kann sich je nach Motiv oder mit einem Update eines Tools auch wie­der ändern.

Bei den gan­zen, teils kos­ten­lo­sen, Online-​Upscalern soll­tet ihr auch beden­ken, dass ihr eure Daten in frem­de Hände gebt und dem Anbieter ver­trau­en soll­tet, damit ver­trau­lich umzu­ge­hen. Vermutlich wer­den auch die meis­ten die­ser Anbieter unter der Haube eines der unzäh­li­gen OpenSource-​Upscaler lau­fen haben.

Welchen Upscaler nutzt ihr aktu­ell und wel­ches Ergebnis hat euch hier am meis­ten überzeugt?

Die Community-​Test-​Erweiterung

Wer den Test mit eige­nen Modellen oder ande­ren Anbietern erwei­tern will, hat in die­sem Artikel alle not­wen­di­gen Grundlagen: Das 1024x1024-​Ausgangsbild steht oben zum Download zur Verfügung sowie die Photoshop-​Datei mit den Ebenen der Upscaler und der Pfad-​Auswahl für die Ausschnittvergrößerung.

Ihr könnt also ger­ne wei­te­re Methoden tes­ten und das Ergebnis ger­ne in den Kommentaren pos­ten (Bilder bit­te als Link).

18 Gedanken zu „Der große KI-​Upscaler-​Test: Vergleich von Bildqualität, Kosten und mehr“

  1. Lieber Robert, die Funktion „ver­bes­sern“ in Camera Raw von Photoshop ska­liert RAW-​Dateien wun­der­bar, das hast Du hier lei­der nur in einem kur­zen Satz erwähnt.

  2. Ja, RAW-​Dateien sund heut­zu­ta­ge in der Regel ja deut­lich grö­ßer und müs­sen sel­te­ner hoch­ska­liert wer­den als KI-​Bilder, wel­che klei­ne­re Auflösungen haben 

  3. Next time when you use SD, actual­ly use it to it’s full poten­ti­al, not with ESRGAN and GFPGAN, lmao.

    I’ll give you a hint: SD ulti­ma­te ups­ca­le, 4x_​Ultrasharp ups­ca­ler and controlnet_​tile. That set­up wipes the flo­or with all the other ups­ca­lers in this article.

    But it’s not for sim­ple­tons, you need to do a bit more than a click on the „ups­ca­le“ but­ton. But, as it is usual­ly with tech – tho­se who know how to use it, get the result. Others are stuck with wha­te­ver they can under­stand. Mwah.

  4. Hello! Thank you for comparison.
    Can you plea­se also try and add „ON1 Resize AI“ AI Image Resizer Software and „Stable dif­fu­si­on „SD ulti­ma­te ups­ca­le“ with Ultrasharp_​4x and controlnet_tile.

  5. That is why I shared all test data. Please feel free to send me the results from the method you men­tio­ned and may­be a more detail­ed ins­truc­tion so others can try it too.

  6. @Praz: I com­pared the results, this is inde­ed a very good upscale!
    Can you share the details on how to repro­du­ce the results?
    What tools with what set­tings exact­ly did you use?

    Also, the­re are the visi­ble til­ing arte­facts though in the uni­form back­ground, so the results would need some manu­al retouching.

  7. Herzlichen Dank für die Mühe und den Aufwand, den Sie zum Nutzen der Community betrie­ben haben!

  8. Die Schwierigkeit ist, dass es unglaub­lich vie­le Upscaling models gibt. Auf OpenModelDB haben wir etwa 250 Modelle (wenn wir nach 4x fil­tern. Sonst sind es viel mehr: https://openmodeldb.info/?t=scale%3A4
    Die meis­ten davon kön­nen mit chaiNNer ver­wen­det wer­den, also recht viel mehr als 66 😉 (und macht einen Vergleich sehr Zeitaufwändig)

    Da ich selbst ups­ca­ling model­le trai­niert habe, habe ich hier die out­puts eini­ger mei­ner eige­nen trai­nier­ten Modelle ver­linkt, zum Beispiel ‚4xNomos8kDAT‘. Benutzt mit chaiNNer, und sind natür­lich gra­tis zum benutzen:
    https://drive.google.com/drive/folders/1Wj3EkT9R4vRgQvAnuQVbHO6sZYz6VDcL?usp=sharing

    Die Qualität des Outputs kommt immer sehr auf das input Bild drauf an, eini­ge sind trai­niert mit jpg com­pres­si­on umzu­ge­hen, ande­re nicht, und so wei­ter, vie­le Faktoren.

    Ich hat­te mal die­se Webseite gemacht, wo man ver­schie­de­ne Modelle ver­glei­chen kann, zum Teil 300 ups­ca­led out­put pro ver­gleich (oben bei ‚001_​classicalSR ..‘ cli­cken und ande­ren out­put aus­wäh­len. Github Repo ist ca 70 GB gross gewor­den mit all die­sen Bildern, webp los­sless com­pres­sed): https://phhofm.github.io/upscale/multimodels.html

  9. Interessantanter Vergleich, vie­len Dank für die Mühe. Spannend wäre bei Photoshop noch der Test der neu­en „Neural Filters“ gewe­sen, die kos­ten­los von Adobe zur Verfügung stehen.
    Wird ein Foto mit Photoshop hoch­ska­liert, kann mir den Neural Filters anschlie­ßend das Bild KI-​basiert ver­bes­sert wer­den (inkl. Gesichtserkennung) – wie sich das im Ergebnis des Vergleichs nie­der­schlägt, wäre viel­leicht ein Update des Artikels wert.

  10. @Robert Kneschke: Stimmt, aber die Neural Filters in Photoshop beinhal­ten diver­se Filter, nicht nur den hier getes­te­ten Superzoom-​Filter. Mit der „Foto-​Restauration“ inkl. der Option „Gesicht ver­bes­sern“ habe ich gute Erfahrungen gemacht. Das sind, zuge­ge­ben, mehr als 2 Klicks in Photoshop, ist aber auch für Laien extrem easy zu nut­zen. Für einen Nachtest viel­leicht zu spe­zi­fisch, trotz­dem an die­ser Stelle als Tipp für alle, die aus einem alten LowRes-​Foto viel her­aus­ho­len möch­ten. (z.B. erst ein­fa­ches Resize auf 2–3fache Größe des Originals, dann der besag­te Neural Filter)

  11. Mich wun­dert der Speed bei dir, das ups­ca­le mit ultras­harp 4x ist in der Regel in paar Sekunden erledigt
    Schau dir gern mal Upscayl an und instal­li­er dir ultrasharp.

    Mein aktu­el­ler work­flow Bild erstel­len und ver­dop­peln auf 4 mpx braucht auf ner 4070 ca 80 sec pro Bild

  12. Ich ver­wen­de das kos­ten­lo­se Program Upscayl. Sehr gute Ergebnisse, easy to use. Hat mir jetzt im Test gefehlt. Was mir auch auf­ge­fal­len ist, dass die Bilder von DALL‑E 3 wesent­lich mehr fei­ne Details, also stoff­lich­keit haben als Midjourney. Daher ver­lie­ren sie auch deut­li­cher beim Upscaling.

  13. Toller Vergleich!
    Upscaler brau­che ich zwar recht sel­ten (mei­ne X‑T5 hat aus­rei­chend Auflösung 😉 ) Manchmal sind die Teile aber doch recht hilfreich!
    Mit mei­ner alten E‑M10 habe ich des öfte­ren mal du der­ar­ti­ger Software gegriffen.

    VG
    Christopher

  14. Mittlerweile gibt es mit der V7 ein Update bei Topaz Gigapixel. Gefühlt hat sich die Qualität mit den bei­den alter­na­ti­ven Modellen bei Standard und High Fidelity ein wenig ver­bes­sert, im Gegenzug ist die Performance jedoch mise­ra­bel gewor­den. Das Forum des Anbieters ist voll mit ver­är­ger­ten Kommentaren.

    Leider ist die hoch­ge­lob­te Kombination aus Stable Diffusion /​ Ultrasharp 4x SD Upscale /​ Controlnet tile auch kei­ne Eierwollmilchlegende Sau.
    Zum Einen sind die tech­ni­schen Anforderungen (Hürden zur Installation) recht enorm und zum ande­ren hat die Upscale-​Qualität eine hohe Streuung.

    Die Idee, die dahin­ter steckt, ist in etwa das gene­rier­te Bild in über­lap­pen­de Kacheln (tiles) zu unter­tei­len und anschlie­ßend dar­auf ein auto­ma­ti­sier­tes img2img lau­fen zu las­sen und zum Schluss alle Kacheln wie­der zu einem Bild zusammenzufügen.

    Das hat den Nachteil, dass das Upscaling aus kom­plett sepa­ra­ten Teilstücken erfolgt und gele­gent­lich zu Artefakten führt. Man muss sehr oft manu­ell Änderungen an den Einstellungen vornehmen.

    Manche gehen noch einen Schritt wei­ter und bügeln das Ergebnis wie­der­um mit einem neu­en img2img des gesam­ten Bildes drü­ber. Das ist tech­nisch betrach­tet jedoch ein enor­mer Aufwand und lässt sich lokal nicht mehr bewerkstelligen.

    Die Cloud Preise für Stable Diffusion GUI mit guter GPU Hardware sind recht hap­pig (ab 1 USD bis zu 5 USD /​ Stunde).
    Insofern lohnt sich der Aufwand des­halb wirt­schaft­lich momen­tan im Stockmarkt nicht wirklich.

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