SupPixel AI

SupPixel AI

SUPIR team (XPixel research group) · 画像

SupPixel AI は SUPIR モデルの公式ウェブアプリだ。ぼやけた写真や圧縮のきつい写真を拡大・復元でき、テキストで指示を書けば何を描き直すかを指定できる。

SupPixel AI の画面プレビュー

SupPixel AI について

About

SupPixel AIとは

SupPixel AI は復元用のSUPIRモデルを誰でも使える形にしたホスト版である。SUPIR は写実的な写真復元のために作られ、2024年の初めに論文とともに公開された。多くの利用者はこのウェブアプリで初めてその存在を知る。写真をアップロードし、拡大倍率を選ぶと、圧縮や小さなセンサーで消えたディテールをモデルが組み立て直す。

狙いははっきりしている。10年前のスマホ写真、印刷用に引き伸ばしたスクリーンショット、何度もダウンロードと保存を繰り返した画像は、どれも同じように質感を失う。普通の拡大はそのピクセルを引き伸ばすだけだ。劣化画像で学習した拡散モデルは、消えた粒子や毛穴、布の織り目を捏造する。滑らかに均してプラスチックっぽくするのとは逆の方向になる。

最大の制約は制御の難しさだ。ディテールを発明する生成モデルは、存在しなかったものも発明する。それが最初に露呈するのが顔である。SupPixel には忠実度スライダーとテキスト指示があり、元画像に寄せられる。それでも重要な写真は必ず元データと並べて確認したい。公開APIもデスクトップ版もないため、処理はすべてブラウザ経由になる。

使い始める

  1. suppixel.ai を開き、Googleアカウントでログインする。
  2. 復元したい写真をアップロードする。ファイルが小さく圧縮のきつい画像ほど効果が出やすい。
  3. 拡大倍率を選び、被写体や光、衣服の素材などシーンの短い説明を書く。
  4. 忠実度を調整する。人物や書類なら類似性を優先し、壁紙やモックアップなら見た目の品質を優先する。
  5. 結果をダウンロードし、公開前に元画像と見比べる。

AIツール情報

SupPixel AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランはい
有料プランCredit packs, pay as you go
プラットフォームWeb browser (desktop and mobile)
開発元SUPIR team (XPixel research group)
カテゴリ画像
リリース日Jan 2024
最終更新Oct 2026
サイト訪問数8.5K
サイト世界ランキング2.3M
API提供状況N/A

こんな人におすすめ

このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。

ユーザー

  • 過去のクライアント案件を整理するカメラマン:甘いスキャンや小さな書き出しに効く。比較用に元データを残しておきたい。
  • 家族写真をデジタル化する人:色あせた写真や粒子の粗い写真に向く。ただし顔は忠実度を下げないと本人と分からなくなる。
  • 印刷サイズのダミー写真が要るデザイナー:画像編集ソフトを開かずに画像をオンラインで拡大できる。

タスク

  • 圧縮されたスクリーンショットを資料用に整える:輪郭は描き直されるが、文字は構図から外すか、歪む前提で使う。
  • 暗い写真やノイズの多い写真から情報を引き出す:クリーニングは効く。ただし細部を覆うノイズは、捏造された質感として戻ってくる。
  • 販売ページ用の商品写真を用意する:元画像の幅が1000ピクセル未満で、掲載面にもっと余白が要るときに向く。
  • 家族に焼く古い肖像を復元する:忠実度を変えて2〜3版作り、本人らしさが残るものを選ぶ。

シーン

  • スキャンした写真がフォルダごとまとまっている:小分けに処理し、命名規則を保って各出力を元画像まで追えるようにする。
  • 会議前に背景画像を大きくしたい商材モックアップ:数案を試せるだけの速度はある。
  • 傷んだ写真が1枚だけある:AI写真復元の出番はここだ。テキスト指示で、何を戻すかを指定できる。

主な機能

テキスト指示による復元

SUPIR は画像と一緒にシーンの説明文を受け取る。暖色の照明下のウールコートだと伝えれば、モデルはその質感と色温度に寄せる。画素しか見ず、目の前の被写体を知らない一般的なAI画像拡大との違いはここにある。

忠実度と品質のコントロール

スライダーは類似性と見栄えを交換する。片側に寄せれば欠点ごと元画像に近づく。逆側に寄せればモデルがきれいなディテールを足し、壁に飾るには良いが本人には見えにくくなる。身元が問題になる写真では、この設定が使えるかどうかを決める。

顔と肌のディテール再構成

拡散モデルによる復元が最もはっきり出るのが肌だ。良い方向にも悪い方向にも出る。元画像がしっかりしていれば、毛穴やまつげ、髪の毛1本まで鋭く戻る。顔が数十ピクセルしかない場合は、その場に合うもっともらしい顔を作る。撮影された本人とは限らない。

圧縮ノイズとセンサーノイズの除去

JPEGのブロックノイズ、バンディング、暗所のざらつきは、このモデルが消すために学習した対象だ。等倍で見ると濁って見える写真も、使える輪郭で戻ってくる。難しいのは細かな質感の上に乗ったノイズで、粒とディテールをモデルが区別できない。

ブラウザだけで完結する作業

インストールもGPUの購入も要らない。アップロードして調整し、ダウンロードする。重い処理は相手のサーバーで動く。古いノートPCでもスマホでも使える反面、ファイルは手元を離れる。機密写真ではそこが問題になる。

開始時の無料クレジット

新規アカウントにはGoogleログイン後に少額のクレジットが付き、数枚なら試せる。以降はクレジットパックの購入になり、費用は月額ではなく処理枚数に比例する。

メリットとデメリット

メリット

  • テキスト指示で、見当違いに復元された結果を修正できる。この余地がある拡大ツールはほとんどない。
  • 忠実度スライダーで肖像の面影を保てる。別の顔に流れていくのを防げる。
  • すべてブラウザで動く。古いノートPCやスマホでも足りる。
  • 無料クレジットで自分の写真を実テストしてから課金を決められる。
  • 圧縮ノイズと暗所ノイズに強い。スマホ写真を台無しにする2大要因がこれだ。

デメリット

  • 大きな画像ではクレジットの減りが速く、無制限プランもない。大量のアーカイブ処理は高くつく。
  • 解像度が極端に低い顔は、もっともらしい別人として戻ってくる。
  • 画像内の文字やロゴ、小さな注記は塗りつぶしたような塊になる。書類のスクリーンショットには向かない。
  • 公開APIもバッチアップロードもなく、大量処理の自動化や既存パイプラインへの接続ができない。

よくある質問

SUPIR 拡散モデルで写真を復元し、拡大する。低品質の画像と短い説明を渡すと、解像度と質感を組み立て直す。対象は写真であり、イラストや線画ではない。

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