Comment utiliser Agrandisseur d’image IA
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Ajoutez une image
JPG, PNG, WebP ou HEIC jusqu’à environ 1,1 mégapixel ; les images plus grandes peuvent être réduites en un clic pour entrer dans la limite.
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Choisissez l’échelle et le modèle
Sélectionnez 2× ou 4× dans Échelle, puis Qualité maximale pour le résultat le plus net ou Rapide pour les ordinateurs plus lents.
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Agrandissez
Suivez la progression tuile par tuile et le temps restant estimé ; vous pouvez annuler à tout moment.
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Comparez et enregistrez
Examinez les détails avec le curseur en zoom à 100 %, puis téléchargez en PNG, JPG ou WebP.
Limites et Pro
Images source jusqu’à environ 1,1 mégapixel (par exemple 1280 × 860) et 25 Mo, agrandies en 2× ou 4× sans filigrane.
Images source jusqu’à 4,2 mégapixels en 2× et 2,1 mégapixels en 4× — le maximum qu’un onglet de navigateur gère confortablement en mémoire — et fichiers de plus de 25 Mo. Découvrir Pro
À propos de Agrandisseur d’image IA
Cet outil produit une image exactement deux ou quatre fois plus large et plus haute que celle que vous ajoutez. Elle est reconstruite par un transformeur de super-résolution Swin2SR, et non simplement étirée par interpolation bicubique. Une photo de 640 × 480 devient 1280 × 960 en 2× ou 2560 × 1920 en 4×. L’image est traitée en tuiles qui se chevauchent, et seul le centre de chaque tuile est conservé : aucune jointure n’apparaît. La transparence des fichiers PNG ou WebP est préservée, car le canal alpha est rééchantillonné séparément. Enregistrez le résultat en PNG sans perte, ou en JPG ou WebP avec une qualité réglable ; les métadonnées EXIF ne sont pas conservées.
Trois modèles sont proposés : un réseau 2× léger, rapide sur un ordinateur portable ordinaire ; le modèle 2× classique, pour des contours les plus nets sur des images propres ; et un modèle 4× pour photos réelles, entraîné sur des images avec bruit, flou et blocs JPEG, qui atténue ces défauts pendant l’agrandissement. Parmi les bons candidats : petites photos de produits, anciens scans, miniatures à imprimer, captures d’écran en basse résolution et illustrations numériques.
La super-résolution prédit des détails plausibles. Elle ne peut pas rendre lisible un texte illisible, ni redonner de la netteté à un visage flou ou corriger un flou de bougé, et ce n’est pas un outil d’amélioration à usage judiciaire. L’agrandissement de vidéos et les agrandissements au-delà de 4× en une seule passe ne sont pas pris en charge.
Confidentialité
Chaque tuile est améliorée par un modèle ONNX exécuté dans des Web Workers au sein de votre navigateur : votre fichier ne quitte jamais votre appareil et aucun serveur ne voit vos pixels. Le navigateur télécharge le modèle choisi une seule fois (de 8 à 55 Mo depuis Hugging Face) et le garde en cache, ce qui permet aussi d’utiliser l’outil hors ligne.
Fonctionnalités
Vraie super-résolution
Les transformeurs Swin2SR reconstruisent contours et textures au lieu d’interpoler les pixels.
Tuiles sans jointure
Des tuiles qui se chevauchent limitent la mémoire sur les grandes images, sans raccord visible.
Nettoyage des artefacts
Le modèle 4× pour photos réelles supprime les blocs JPEG et le bruit du capteur pendant l’agrandissement.
Agrandissement par IA ou redimensionnement classique
Le redimensionnement bilinéaire et bicubique se contente d’interpoler entre les pixels existants : l’image agrandie paraît floue et pixélisée. Un réseau de super-résolution a appris, à partir de millions de paires d’images en basse et haute résolution, à quoi ressemblent généralement les structures fines, et prédit des contours, des textures et des lignes plausibles pour les nouveaux pixels.
Cet outil utilise trois modèles Swin2SR sous licence Apache-2.0 : le modèle classique ×2 pour les images propres, un modèle ×2 léger pour la rapidité, et un modèle ×4 pour photos réelles, entraîné sur des images dégradées par le bruit, le flou et la compression JPEG.