SwiftVideoSR

SwiftVideoSR は AI 動画アップスケーラーと AI 画像拡大ツールを兼ね、1 つのアプリで内容を等倍・2 倍・3 倍・4 倍に拡大する。つまり写真と動画の拡大を 1 回の購入でまかなえ、2 つのツールを買う必要はない。画像側はブロック単位の修復を使えばサイズ上限がなく、動画の出力はエンコーダーが扱える範囲に収まる。

開発元がゼロから訓練した 80 以上のモデルを内蔵し、内容の種類ごとに分類している。汎用モデル 1 つで何とかするのではなく、素材に合うモデルを選ぶ形だ。アニメと写実のスタイルには別々のモデル群があり、映画やテレビ番組、クリアな画像、クリアな動画には専用のセットを用意する。スライダーをいじるより、正しいモデルを選ぶほうが結果に効く。

パラメータを調整すると、プレビュー画面が修復結果をリアルタイムで表示する。仕切りスライダーを横に動かせば、元映像と出力を並べて見比べられる。動画では時間範囲セレクタで両端をドラッグして区間を決め、任意のフレームまで動かせる。パラメータ調整が、勘ではなく目で判断できる作業に変わる。

画像や動画のフォルダを丸ごとキューに入れ、まとめて書き出せる。過去作の山を修復するのか、1 本だけを修復するのか、その差はここに出る。セルフメディア発信者が主な対象で、実務では 1 本のクリップではなく数百本の旧作を整理することになるからだ。

ここでのローカル動画修復は文字どおりの意味だ。すべてのモデルが Mac の GPU と CPU 上で動くため、画像や動画がサーバーに上がることはない。機密の素材はそのまま機密のままで、クラウドの順番待ちも消える。アプリはさらに 1 週間はオフラインで動き、その間は画像 100 枚または動画 100 本まで累計で書き出せる。Mac App Store につながらないときに助かる。

モデルライブラリはスタイルで分かれ、カートゥーンや手描きの映像にはアニメ動画アップスケーラーとしてのモデルを当てられる。実写映像向けのモデルは別に用意されている。アニメの拡大は、写真向けにしか作られていないツールで破綻しやすい。別系統を用意していることが、ここでは実質的な意味を持つ。

従来の超解像に加え、flow matching モデルで画像にディテールを足す生成的強化モードを備える。開発元は、このモードが現状クリアな画像ではよく効く一方、ぼやけた画像では改善の余地があると認めている。ひどく劣化した写真を救う手段ではなく、あくまで追加機能として捉えたい。