Bilder mit KI hochskalieren — direkt in Ihrem Browser
Vergrößern Sie Fotos bis zum 4-fachen mit KI auf dem Gerät. ImagElite führt ein TensorFlow.js-Modell lokal aus, ohne Ihre Dateien hochzuladen.
Hochskalieren
Das KI-Modell läuft lokal — kein Bild verlässt jemals Ihren Browser.
Bilder mit KI hochskalieren — kostenlos & privat
Vergrößern Sie Fotos bis zum 4-fachen mit einem TensorFlow.js-Modell im Browser. Kein Upload, keine Anmeldung, keine Serverkosten.
Das Standard-ESRGAN-Modell wird einmal heruntergeladen und vom Browser zwischengespeichert. Für 4-fache Ausgabe verkettet das Tool zwei 2-fache Durchläufe — der Standardansatz für Browser-Hochskalierung. WebGL wird bei Verfügbarkeit genutzt.
Alle Verarbeitung erfolgt lokal in Ihrem Browser — Ihre Bilder werden nie hochgeladen.
Häufig gestellte Fragen
Werden meine Bilder hochgeladen?
Nein — die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal in Ihrem Browser. Ihre Bilder werden nie auf einen Server hochgeladen.
Welche Bildformate werden unterstützt?
JPG, PNG, WebP und AVIF für Größe ändern, Komprimieren, Konvertieren, Wasserzeichen und Hochskalieren. Konvertieren akzeptiert auch HEIC (iPhone-Fotos). PDF-Tools decken PDF ↔ Bild separat ab.
Gibt es eine Dateigrößenbegrenzung?
Nein — es gibt keine Dateigrößen- und keine Tageslimits. Die Tools sind kostenlos und unbegrenzt.
Funktioniert ImagElite auch offline?
Ja — ImagElite ist eine PWA, daher funktionieren die Tools nach Ihrem ersten Besuch auch offline.
Brauche ich ein Konto?
Nein — keine Anmeldung und kein Konto erforderlich. Ziehen Sie einfach Ihr Bild hinein und los geht es.
Wie funktioniert die KI-Hochskalierung?
ImagElite lädt ein TensorFlow.js-ESRGAN-Modell direkt in Ihrem Browser. Das Modell wird einmal heruntergeladen und für die Offline-Nutzung zwischengespeichert. Keine Bilddaten werden hochgeladen.
Verbessert Hochskalierung ein unscharfes Foto?
Das Modell fügt plausible Details hinzu, die bei Gesichtern, Landschaften und Produktfotos natürlich wirken, kann aber keine Informationen wiederherstellen, die nie im Original waren. Starten Sie mit der bestmöglichen Quelle.
Warum sind 4x zwei Durchläufe statt einem?
Das weit verbreitete ESRGAN-Modell ist für 2x trainiert. Zwei 2x-Durchläufe zu verkettieren ist der Standard für 4x im Browser und liefert vergleichbare Ergebnisse bei kleinerem Modell.