10 Alat Terbaik untuk Memperbesar Gambar Menggunakan Model Machine Learning dan Upscaling AI

Kemampuan untuk meningkatkan resolusi gambar dan video menjadi semakin penting, terutama dengan meningkatnya permintaan akan konten berkualitas tinggi. Upscaling menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) tidak hanya memungkinkan kita untuk mengubah gambar dan video berkualitas rendah menjadi lebih tajam dan jelas, tetapi juga membuka peluang baru dalam berbagai industri, seperti hiburan, desain grafis, dan penelitian ilmiah.

Dalam artikel ini, kami juga akan memperkenalkan berbagai program dan alat yang dapat digunakan untuk melakukan upscaling AI, serta memberikan panduan langkah-demi-langkah tentang cara menggunakannya. Kami akan menyoroti program-program yang saat ini masih dipelihara dan digunakan secara luas, serta beberapa program yang sudah tidak lagi aktif tetapi tetap relevan untuk diketahui.

Dengan pemahaman yang lebih baik tentang model pembelajaran mesin dan upscaling, Anda akan memiliki pengetahuan yang cukup untuk memanfaatkan teknologi ini secara efektif. Mari kita mulai dengan menjelajahi apa itu model pembelajaran mesin dan mengapa konsep ini sangat penting dalam perkembangan teknologi modern.


Apa itu Machine Learning Model?

Machine Learning Model adalah istilah umum yang merujuk pada model yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Pada situs ini, istilah ini mengacu pada file yang dapat Anda unduh dan gunakan dalam program yang didukung (lihat bagian "Program yang Dijaga" di bawah untuk contohnya). Di tempat lain, istilah ini dapat merujuk pada arsitektur model, bobot, atau semuanya.

Anda mungkin juga pernah mendengar model disebut sebagai "checkpoint", yang merupakan istilah yang digunakan untuk menggambarkan titik pemeriksaan dari proses pelatihan model serta jenis file yang digunakan oleh perangkat lunak yang menggunakan pytorch-lightning secara internal. Istilah lain yang mungkin Anda temui adalah "model pra-latih" yang merujuk pada model yang telah dilatih sebelumnya, daripada hanya memberikan arsitektur dan melatihnya sendiri.


Apa itu Upscaling?

Upscaling, yang juga dikenal dengan nama-nama lain seperti Super Resolution, Upresing, Upsampling, atau Upsizing, adalah proses meningkatkan resolusi gambar atau video, baik dalam dimensi lebar maupun tinggi. Dalam konteks teknologi pembelajaran mesin, ini sering disebut sebagai AI Upscaling. Istilah lain yang sering digunakan adalah Single Image Super Resolution (SISR) untuk gambar dan Video Super Resolution (VSR) untuk video.

Dalam upscaling yang berbasis AI, model pembelajaran mesin dilatih menggunakan dataset yang terdiri dari pasangan gambar dengan resolusi rendah dan tinggi. Proses pelatihan ini memungkinkan model mempelajari cara terbaik untuk memperbesar gambar berdasarkan data pelatihannya. Hal ini berarti bahwa model dapat mengaplikasikan metode upscaling yang paling sesuai untuk menghasilkan kualitas gambar yang lebih baik sesuai dengan data yang digunakan dalam pelatihan.

Pada platform OpenModelDB, sebagian besar model telah dilatih dengan dataset khusus yang dirancang untuk menghasilkan hasil tertentu. Ini berarti model tersebut bekerja paling optimal pada jenis konten yang sesuai dengan dataset pelatihannya. Misalnya, model yang dilatih dengan gambar anime mungkin tidak memberikan hasil terbaik jika digunakan untuk memperbesar gambar pemandangan alam.

Dengan pemahaman ini, upscaling berbasis AI memungkinkan kita untuk mengubah konten visual berkualitas rendah menjadi lebih tajam dan jelas, yang sangat penting dalam berbagai aplikasi seperti fotografi, video game, dan industri hiburan lainnya.


Rekomendasi Upscaling Platform

Sebenarnya ada banyak program yang dapat melakukan upscaling AI, namun kami merangkumnnya menjadi 10 Program yang terbaik menurut kami. Dan berikut adalah Program yang kami rekomendasikan yang bisa anda coba.

Maintained Programs

ChaiNNer (open-source | gratis)

chaiNNer adalah GUI pemrosesan gambar berbasis node yang juga dapat digunakan untuk upscaling gambar. Ini memiliki dukungan paling banyak untuk model yang terdaftar di OpenModelDB dan dapat dijalankan dengan PyTorch (CUDA), ONNX (CUDA), dan NCNN (AMD/Intel). Karena berbasis node, ini memungkinkan Anda memproses gambar dengan lebih banyak kontrol, dengan biaya sedikit lebih kompleks. Selain upscaling, chaiNNer juga memiliki berbagai kasus penggunaan lain dan merupakan program yang sangat serbaguna.


🔗 Download | 🔗 GitHub | 🔗 Situs Web

✅ Kelebihan

  • Dukungan Model: Memiliki dukungan paling banyak untuk model yang terdaftar di OpenModelDB.

  • Fleksibilitas: Dapat dijalankan dengan PyTorch (CUDA), ONNX (CUDA), dan NCNN (AMD/Intel).

  • Kontrol Lebih: Sebagai GUI berbasis node, memungkinkan kontrol lebih atas pemrosesan gambar.

  • Versatilitas: Selain upscaling, dapat digunakan untuk berbagai kasus penggunaan lain.

❌ Kekurangan

  • Kompleksitas: Karena berbasis node, mungkin lebih rumit untuk digunakan bagi pemula.

  • Kurva Pembelajaran: Membutuhkan waktu untuk mempelajari cara menggunakan semua fiturnya.


Enhancr (open-source | berbayar)

Dirancang untuk upscaling bingkai video cepat dan interpolasi, enhancr memanfaatkan TensorRT dari Nvidia untuk memberikan pemrosesan cepat pada video. Mendukung berbagai model, termasuk banyak model kustom ESRGAN dari OpenModelDB.


🔗 GitHub

✅ Kelebihan

  • Kecepatan: Memanfaatkan TensorRT dari Nvidia untuk pemrosesan cepat.

  • Dukungan Model: Mendukung berbagai model, termasuk model kustom ESRGAN dari OpenModelDB.

❌ Kekurangan

  • Biaya: Memerlukan pembayaran untuk menggunakan sepenuhnya.

  • Khusus Video: Lebih difokuskan untuk upscaling bingkai video dan interpolasi.


AnimeJaNaiConverterGui (open-source | gratis)

Memungkinkan upscaling video cepat menggunakan TensorRT (Pada kartu Nvidia), DirectML, atau NCNN dalam GUI yang bersih. Hanya mendukung ONNX. Gunakan chaiNNer untuk mengonversi model PyTorch ke ONNX untuk digunakan.


🔗 GitHub

✅ Kelebihan

  • Kecepatan: Memungkinkan upscaling video cepat.

  • Antarmuka Bersih: Memiliki GUI yang bersih dan mudah digunakan.

  • Spesifik: Optimal untuk pengguna kartu Nvidia.

❌ Kekurangan

  • Keterbatasan Model: Hanya mendukung ONNX.

  • Konversi Model: Membutuhkan konversi model PyTorch ke ONNX menggunakan chaiNNer.


VSGAN-TensorRT-docker (open-source | gratis)

Alternatif gratis yang lebih rumit untuk upscaling video cepat dengan TensorRT. Mendukung banyak model, tetapi memerlukan pemilihan parameter manual.


🔗 GitHub

✅ Kelebihan:

  • Kompleksitas: Mendukung banyak model dan sangat fleksibel.

  • Kecepatan: Alternatif gratis untuk upscaling video cepat dengan TensorRT.

❌ Kekurangan:

  • Pengaturan: Memerlukan pemilihan parameter manual yang bisa membingungkan.

  • Kesulitan Penggunaan: Lebih rumit untuk digunakan bagi pengguna yang tidak berpengalaman.


Upscayl (open-source | gratis)

Upscayl adalah GUI upscaling AI yang ditargetkan untuk digunakan di Linux. Berbeda dengan GUI lainnya, Upscayl menawarkan GUI sederhana dengan tombol "enhance". Sejauh yang saya tahu, ini hanya bekerja dengan model yang disediakan, tetapi jika Anda menginginkan sesuatu yang sangat mudah digunakan, tidak ada yang lebih mudah dari ini.


🔗 GitHub | 🔗 Situs Web

✅ Kelebihan

  • Kemudahan Penggunaan: GUI sederhana dengan tombol "enhance" yang sangat mudah digunakan.

  • Target Linux: Dirancang khusus untuk pengguna Linux.

❌ Kekurangan

  • Keterbatasan Model: Hanya bekerja dengan model yang disediakan.

  • Fleksibilitas: Tidak memiliki banyak kontrol seperti GUI berbasis node lainnya.


Topaz Gigapixel (closed source | berbayar)

Gigapixel adalah produk berbayar dari Topaz Labs. Ini tidak mendukung model dari OpenModelDB, namun sangat dikenal di ruang upscaling AI untuk model proprietari mereka.


🔗 Situs Web

✅ Kelebihan

  • Kualitas: Dikenal dalam ruang upscaling AI untuk model proprietari mereka yang berkualitas tinggi.

  • Antarmuka: Antarmuka yang ramah pengguna dan mudah dipahami.

❌ Kekurangan

  • Biaya: Produk berbayar yang memerlukan lisensi.

  • Keterbatasan Model: Tidak mendukung model dari OpenModelDB.


ComfyUI (open-source | gratis)

ComfyUI adalah UI Stable Diffusion berbasis node, tetapi juga dapat digunakan untuk upscaling. Kode untuk upscaling dipinjam dari chaiNNer, jadi seharusnya mendukung banyak model dari OpenModelDB. Namun, karena lebih fokus pada Stable Diffusion, mungkin tidak semudah GUI lainnya.


🔗 GitHub

✅ Kelebihan

  • Dukungan Model: Meminjam kode untuk upscaling dari chaiNNer sehingga mendukung banyak model dari OpenModelDB.

  • Fleksibilitas: Berbasis node yang memungkinkan kontrol lebih.

❌ Kekurangan

  • Fokus Lain: Lebih fokus pada Stable Diffusion sehingga mungkin tidak semudah GUI lainnya untuk upscaling.

  • Kompleksitas: Lebih rumit untuk pengguna baru.


Unmaintained Programs

CupScale (open-source | gratis)

CupScale adalah GUI winforms yang membungkus fork CLI ESRGAN Joey serta binari realsr-ncnn-vulkan untuk memberikan banyak fitur tambahan dengan kesederhanaan GUI. Namun, sudah tidak lagi dipelihara secara aktif, dan karena banyaknya masalah yang ada, kami merekomendasikan menggunakan fork yang lebih stabil yang terhubung di atas yang menukar backend dengan yang berbasis chaiNNer, atau alternatif yang hanya memiliki beberapa perbaikan bug. Banyak orang masih menggunakan CupScale, dan terutama jika menggunakan salah satu fork adalah opsi yang sangat layak.



✅ Kelebihan:

  • Fitur Tambahan: Membungkus fork CLI ESRGAN Joey dan binari realsr-ncnn-vulkan dengan banyak fitur tambahan.

  • Kesederhanaan GUI: GUI yang sederhana memudahkan penggunaan.

❌ Kekurangan:

  • Pemeliharaan: Tidak lagi dipelihara secara aktif.

  • Masalah Teknis: Banyak masalah yang membuatnya kurang stabil.


IEU (open-source | gratis)

IEU adalah GUI pertama yang dirancang untuk memudahkan menjalankan model ESRGAN. Ini membuka jalan bagi banyak fitur seperti pemisahan transparansi dan tiling VRAM-aman. Namun, sekarang sudah tidak lagi dipelihara secara aktif.

✅ Kelebihan:

  • Pionir: GUI pertama yang memudahkan menjalankan model ESRGAN.

  • Fitur Pionir: Memperkenalkan fitur seperti pemisahan transparansi dan tiling VRAM-aman.

❌ Kekurangan:

  • Pemeliharaan: Tidak lagi dipelihara secara aktif.

  • Antarmuka Lama: Antarmuka yang mungkin terasa kuno dibandingkan dengan GUI modern.


Fork ESRGAN Joey (open-source | gratis)

Ini adalah fork (dari fork) dari kode CLI ESRGAN resmi asli oleh Xinntao. Pada satu titik, ini adalah cara terbaik untuk melakukan upscaling karena satu-satunya cara untuk menjalankan model ESRGAN secara otomatis dari konfigurasi apa pun, serta meningkatkan fitur vram-tiling dan pemisahan transparansi dari IEU. Namun, sekarang sudah tidak lagi dipelihara secara aktif, dan hanya direkomendasikan jika Anda hanya perlu menjalankan model ESRGAN melalui CLI.

✅ Kelebihan:

  • Otomatisasi: Memungkinkan menjalankan model ESRGAN secara otomatis.

  • Kompatibilitas: Mampu menjalankan berbagai konfigurasi model ESRGAN.

❌ Kekurangan:

  • Pemeliharaan: Tidak lagi dipelihara secara aktif.

  • Antarmuka: Hanya tersedia dalam bentuk CLI yang mungkin kurang ramah pengguna.


Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas model pembelajaran mesin dan proses upscaling dengan bantuan kecerdasan buatan (AI). Model pembelajaran mesin adalah elemen penting yang memungkinkan upscaling AI, yang merupakan proses untuk meningkatkan resolusi gambar dan video agar lebih tajam dan jelas. Kami juga memperkenalkan berbagai program yang dapat digunakan untuk melakukan upscaling AI, lengkap dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Upscaling AI telah membuka banyak peluang dalam berbagai industri seperti hiburan, desain grafis, dan penelitian ilmiah. Dengan menggunakan model pembelajaran mesin yang telah dilatih dengan dataset khusus, kita dapat mencapai hasil yang sangat memuaskan dan meningkatkan kualitas konten visual secara signifikan.

Dengan memahami cara kerja model pembelajaran mesin dan memilih program upscaling yang tepat, Anda dapat memanfaatkan teknologi ini secara efektif untuk berbagai kebutuhan. Terlepas dari apakah Anda seorang profesional di bidang teknologi atau hanya seorang penggemar yang ingin meningkatkan kualitas gambar dan video pribadi, upscaling AI menawarkan solusi yang canggih dan praktis.


Terima kasih telah meluangkan waktu untuk membaca artikel ini. Semoga informasi yang telah kami sampaikan dapat memberikan wawasan yang bermanfaat dan membantu Anda dalam memahami serta menerapkan teknologi upscaling AI. Jika Anda memiliki pertanyaan lebih lanjut atau membutuhkan bantuan tambahan, jangan ragu untuk menghubungi kami dan tulis komentar dibawah.
Selamat mencoba dan salam sukses!

Komentar

Posting Komentar

Populer

Panduan Lengkap LoRa di Stable Diffusion: Tutorial dan Cara Penggunaan

Gambar
Banyak orang mencari tutorial bagaimana cara menggunakan Stable Diffusion , AI satu ini telah berkembang pesat dan sangat terkenal di seluruh dunia, Kecerdasan buatan ini telah menarik banyak perhatian orang karena gtratis . Meskipun demikian, bagi mereka yang menginginkan hasil yang lebih memuaskan ketika menciptakan gambar karakter, konsep, atau gaya tertentu yang sudah dikenal, seringkali mereka merasa kecewa dengan kinerja AI yang terdapat dalam Stable Diffusion. Stable Diffusion sering kali kurang optimal dan konsisten dalam mengenerate karakter dan gaya yang diinginkan. Untungnya, sekarang ada model tambahan untuk melengkapi performa dari model dasar Stable Diffusion. Yaitu LoRA,  yang hadir sebagai solusi untuk mengatasi kendala-kendala tersebut. Sebuah Ekstensi yang dapat menunjang performa Stable Diffusion lebih baik dalam menghasilkan gambar. Dan tak heran jika model LoRA menjadi begitu populer akhir-akhir ini. Dan pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang per...
selengkapnya

Cara Update Stable Diffusion Ke Versi Terbaru

Gambar
Stable Diffusion adalah salah satu AI (kecerdasan buatan) sumber terbuka yang kuat yang telah menciptakan kegemaran di dunia teknologi, memungkinkan pengguna membuat gambar indah dari saran teks. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi ini, penting untuk selalu mengikuti perkembangan versi Stable Diffusion sehingga Anda dapat merasakan fitur-fitur terbaru, peningkatan, dan perbaikan bug. Pada artikel ini, kami akan memandu Anda dalam proses pembaruan Stable Diffusion, baik Anda menggunakan antarmuka web AUTOMATIC1111 yang populer atau antarmuka baris perintah dengan menggunakan Command Prompt. Metode Pembaruan Stable Diffusion Terdapat dua metode utama untuk memperbarui Stable Diffusion yaitu melalui antarmuka web AUTOMATIC1111 atau menggunakan antarmuka baris perintah dengan CMD. 1. Pembaruan Manual Jika Anda menginginkan kontrol lebih mengenai kapan harus memperbarui antarmuka web, pilih metode pembaruan manual. Berikut langkah-langkahnya: Buka File Explorer dan navigasi k...
selengkapnya

Cara Instal Stable Diffusion di PC dengan Mudah dan Gratis | AI Tutorial

Gambar
Pada postingan Sebelumnya Saya telah membahas Pengertian Mendalam Tentang Stable Diffusion AI yang dapat anda baca DISINI .  Pada kesempatan kali ini saya akan mengulas bagaimana cara memasang Stable Diffusion pada PC secara Lokal dengan menggunakan VGA dengan Minimal VRAM 6GB. Anda dapat menggunakan VGA dari merek NVIDIA ataupun AMD RADEON, pada dasarnya untuk dapat menjalankan SD 1.5 pada perangkat PC secara cepat anda harus memiliki VRAM yang tinggi agar proses Render tidak memakan waktu yang lama. Menjalankan Stable Diffusion secara lokal memungkinkan Anda bereksperimen dengan berbagai input teks untuk menghasilkan gambar yang lebih disesuaikan dengan kebutuhan Anda. Selain itu, Anda dapat menyempurnakan model pada data Anda untuk meningkatkan hasil berdasarkan masukan yang Anda berikan. CARA INSTAL STABLE DIFFUSIN 1.5 1️⃣ Instal Python & Git Python 3.10.6 diperlukan untuk menjalankan Stable Diffusion dari komputer Anda. Kalian dapat menginstalnya dari Situs Web resmi Pyth...
selengkapnya

Khoya ss: Tutorial instalasi dan Training Model Menggunakan VGA

Gambar
Pada postingan saya sebelumnya kita sudah membahas Pengertian dan cara Instalasi Stable Diffusion dan LoRa Model. Pada kesempatan kali ini saya akan menunjukkan proses dimana kita dapat membuat model Stable Diffusion dan LoRa dengan menggunakan gambar kita sendiri.  Apa itu Kohya SS? Kohya GUI adalah aplikasi berbasis web yang mempermudah integrasi LoRA dengan model PyTorch, termasuk model dari Hugging Face. Anda dapat memilih berbagai model, seperti stabilitasai/stable-diffusion-xl-base-1.0, yang mampu menghasilkan pasangan teks dan gambar, lalu menyempurnakannya pada dataset Anda sendiri. Selain itu, Anda dapat memantau kemajuan pelatihan dan memvisualisasikan sampel yang dihasilkan secara real-time. Dalam tutorial ini, saya akan menunjukkan cara menginstal Kohya GUI dan menggunakan aplikasi tersebut untuk menyempurnakan model Stable Diffusion dengan DreamBooth, LoRA, dan Textual Inversion. Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda akan berhasil menginstal GUI Kohya_ss dan siap ...
selengkapnya