Amplie imagens com IA — no seu navegador
Aumente fotos até 4x com IA no dispositivo. O ImagElite executa um modelo TensorFlow.js localmente sem enviar os seus ficheiros.
Ampliar
O modelo de IA executa localmente — nenhuma imagem sai do seu navegador.
Amplie imagens com IA — grátis e privado
Aumente fotos até 4x com um modelo TensorFlow.js no navegador. Sem envio, sem cadastro, sem custo de servidor.
O modelo ESRGAN predefinido é descarregado uma vez e armazenado em cache pelo navegador. Para saída 4x, a ferramenta encadeia duas passagens de 2x, a abordagem padrão para ampliação no navegador. O WebGL é usado quando disponível.
Todo o processamento acontece localmente no seu navegador — as suas imagens nunca são enviadas.
Perguntas frequentes
As minhas imagens são enviadas?
Não — todo o processamento acontece localmente no seu navegador. As suas imagens nunca são enviadas para nenhum servidor.
Que formatos de imagem são suportados?
JPG, PNG, WebP e AVIF para redimensionar, comprimir, converter, marca de água e ampliar. Converter também aceita HEIC (fotos de iPhone). As ferramentas PDF cobrem PDF ↔ imagem em separado.
Há um limite de tamanho de ficheiro?
Não — não há limites de tamanho de ficheiro nem de utilização diária. As ferramentas são gratuitas e ilimitadas.
O ImagElite funciona offline?
Sim — o ImagElite é uma PWA, por isso, depois da primeira visita, as ferramentas também funcionam offline.
Preciso de uma conta?
Não — não é necessário registo nem conta. Basta largar a sua imagem e começar.
Como funciona a ampliação com IA?
O ImagElite carrega um modelo ESRGAN TensorFlow.js diretamente no seu navegador. O modelo é descarregado uma vez e depois armazenado em cache para uso offline. Nenhum dado de imagem é enviado.
A ampliação melhora uma foto desfocada?
O modelo adiciona detalhe plausível que parece natural em retratos, paisagens e fotos de produto, mas não pode recuperar informação que nunca esteve no original. Comece pela fonte de maior qualidade.
Porque é que 4x são duas passagens em vez de uma?
O modelo ESRGAN amplamente usado é treinado a 2x. Encadear duas passagens de 2x é a abordagem padrão do navegador para 4x e produz resultados comparáveis a um modelo dedicado de 4x.