アニメイラスト向け AI アップスケールモデル 6種を徹底比較！ UltraSharpV2 と IllustrationJaNai_V3 の違い【画像生成 AI】

2026年8月29日 11:39

はじめに

こんにちは、きまま / Easygoing です。

今回は、画像を簡単に高画質にできる、AI アップスケールモデル を比較してみたいと思います。

また、通常は pickle 形式で公開されている AI アップスケールモデルを、より安全でパフォーマンスの向上が期待できる safetensors 形式 に変換して公開したので、併せてご紹介します。

以前の記事で、画像を高解像度化するとき、計算式 を使ったピクセル補完と AI アップスケールモデル を使う方法の２つがあることをご紹介しました。

AI アップスケールモデルについて

AI アップスケールモデルは、計算式では破綻しがちな輪郭などを修正しながら高解像度化するため、完成度の高いアップスケールを行うことができます。

右の AI アップスケールモデルを利用したイラストは、左の Lanczos 法と比べて 髪や目元のノイズが軽減 して輪郭がはっきりしています。

AI アップスケールモデルには多くの種類がありますが、今回はその中から アニメイラスト での使用に適した 6つのモデル を比較してみます。

今回の比較は、次の手順で行います。

まずは、基準になる画像を Lanczos 法 で 2倍の解像度 に拡大して作成します。

次に、AI アップスケールモデルを利用して比較画像を生成します。

今回利用する AI アップスケールモデルはいずれも 4倍の固定の拡大率 のモデルなので、一度 4倍に拡大した後に Lanczos 法で 0.5 倍に縮小 して、基準画像と同じ解像度にします。

今回比較するのは、次の 6つの AI アップスケールモデルです。

AI アップスケールモデルの中で最も普及しているのが ESRGAN 形式で、これは 元のイラストを積極的に改変 して画質の向上を狙っていくモデルです。

それに対して、2023年に登場した DAT2 形式は オリジナルに忠実 にアップスケールを行いますが、ESRGAN 形式と比べると処理に時間がかかります。

それでは、実際のイラストを比べてみましょう。

比較画像は、左側が AI アップスケールモデルで生成されたイラスト、右側が基準画像と比べたときの カラーの差分マップ で、分かりやすいように 違いを4倍に強調 して掲載しています。

まずは、高画質のアニメイラストをアップスケールしてみます。

まず、AI アップスケールモデル全体の特徴として、計算法と比較すると全体的な 明るさを落として黒を強調する ことが分かります。

次に、差分マップと表の中の MAE_similarity と SSIM_similarity（基準画像との類似度）を確認すると、DAT2 系のモデルは ESRGAN 系と比べて 基準画像からの改変が少ない ことが分かります。

ESRGAN 系のモデルでは、YandereNeoXL_ESRGAN は比較的オリジナルに近い 保守的 なモデルであるのに対して、RealESRGAN_plus_Anime_6B は輪郭を中心に 局所を強く描き直して います。

そして、IllustrationJaNai シリーズは輪郭以外にも イラスト全体のノイズや色を調整 する特徴的なモデルであり、UltraSharp シリーズは今回比較した中では バランスの良い中間 に位置しています。

続いて、AI アップスケールモデルを一番使う機会が多い SDXL のポン出し のイラストで比較します。