【超解像】ローカルAIを利用した高画質化技術に刮目する話【アップスケール】

2026年6月14日 08:10

はじめに

今の画像高画質化AI技術は凄まじいものになっています。

特に、ローカルAIでしかできない事の一つが、この画像の高画質化だと思います。クラウドは何かと制約が多すぎますから。

以前の記事でも度々言及していますが、AIでの高画質化・修復やアップスケールは、大雑把に分けると二種類あります。

今回は後者の「保存しない」手法でアップスケールします。基本的に（別画像を単に生成する事と同じなので）保存しない方が圧倒的に簡単で、かつ高画質になります。

アイデンティティを保存しなくても問題ない用途、つまり素材として画像を使いたい場合であれば、解像度の悪い画像を、img2img手法で良い画像に変換できます。

テストとして、pexelフリー素材を180x270まで縮小した画像を高解像度化します。

画像生成AIを利用した高画質化・アップスケールの基本は、hires-fix手法と同様です。

「何らかの手法で単純拡大」→「VLMでプロンプト作成」→「プロンプト＋img2imgでAI生成」

一般的な高画質化

多くの場合、この手法だけで上手くいきますが、ダメな場合もあります。

※ ボケを避ける方法として、latentで単純拡大する手法や、latentアップスケールする手法もあります

筆者が知る（試した）限り、最も品質が高まる手法を用います。具体的には、（写実的なものであれば）最も汎用性の高いアップスケール専用AI「SeedVR2」を利用します。

特に下記の「究極の手法」はおすすめです。遅いですが汎用性は高いです。

特定の方向だけだとアーティファクトだらけになりますが、

すべてを合成した後は落ち着きます。

それでも、SeedVR2はアップスケール専用AIであるため、ゼロから何かを生成する用途には向きません。情報が完全に消失している場合は、あまり綺麗に復元できません。

この画像を元に、さらにimg2imgします。

しかし、このノイズやゴミこそがimg2imgで重要になります。

先程と同様に、Z-Image-Turboでimg2imgすると、ボケずに鮮明になります。ただし、多くのアイデンティティは消失しています。湖も消えています。

リアル写真スタイルであれば、SeedVR2が飛び抜けて綺麗になり、AI感も低減できます。

仕上げとして、もう一度「究極の手法」を利用します。ただし、下記事の最後の工夫を利用しています。

画像としては別アイデンティティになってしまっていますが、この手法を利用すすと、解像感だけは、どんなに小さな画像でも4Kレベルまで上がります。

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