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Ampliar imagem com IA

Torna uma imagem pequena ou desfocada maior e mais nítida com IA, diretamente no teu navegador.

Mantido por BrowserTools · Última atualização 2026-09-29

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Quando amplias uma imagem da forma habitual, o programa não tem nada de novo com que trabalhar: espalha os píxeis existentes por uma área maior e suaviza os espaços entre eles, por isso uma miniatura de 300 píxeis ampliada para 1200 fica mole, com contornos esbatidos e quadrados de JPEG bem visíveis. Um ampliador com IA funciona de outra maneira. É uma rede neuronal treinada com milhões de pares de imagens pequenas e grandes, que aprendeu como costumam ser contornos nítidos, cabelo, texto, tijolos ou folhas, e redesenha a imagem ampliada com detalhe plausível em vez de desfocagem. Esta ferramenta usa o Swin2SR, um modelo aberto de super-resolução, e corre-o inteiramente no teu navegador. As tuas imagens nunca são enviadas, não há conta, marca de água nem limite diário.

Perguntas frequentes

As minhas imagens são enviadas para um servidor?
Não. O modelo de IA é descarregado para o teu navegador e todo o processamento acontece no teu próprio dispositivo. As tuas imagens nunca saem dele, o que também significa que a ferramenta continua a funcionar se ficares sem internet depois de o modelo carregar.
Qual é a diferença entre o Photo x4 e o Fast x2?
O Photo x4 amplia quatro vezes por lado com um modelo treinado com fotografias reais, por isso também remove blocos de JPEG, ruído e alguma desfocagem. É mais lento e o modelo tem cerca de 21 MB. O Fast x2 duplica o tamanho com um modelo de 7 MB, várias vezes mais rápido, e funciona melhor em imagens que já estão limpas.
A ampliação com IA consegue recuperar pormenores que nunca estiveram na fotografia?
Na verdade, não. O modelo inventa textura plausível e contornos nítidos com base no que aprendeu com outras imagens, por isso o resultado parece mais definido, mas não consegue ler uma matrícula ou um rosto com apenas alguns píxeis de largura. Vê-o como uma forma de a imagem ficar bem num tamanho maior, não como prova do que lá estava.
Porque é que há um tamanho máximo de imagem?
A super-resolução é pesada: o trabalho cresce com o número de píxeis, e o x4 produz dezasseis vezes mais. Num computador sem WebGPU uma imagem grande podia demorar muito tempo ou esgotar a memória, por isso as entradas estão limitadas a 512 píxeis por lado no x4 e 1024 no x2 quando corre no processador, e a 1024 e 2048 com placa gráfica. Imagens maiores normalmente já têm resolução suficiente; se mesmo assim quiseres processar uma, reduz-a primeiro com o redimensionador de imagens.
Porque é que é lento no meu computador?
Se o teu navegador não oferece WebGPU (ou a placa gráfica não é adequada), o modelo corre no processador com WebAssembly, que é muitas vezes mais lento. A linha de progresso mostra o bloco atual e uma estimativa do tempo que falta, e podes cancelar entre blocos. As versões recentes do Chrome e do Edge num computador com placa gráfica são a opção mais rápida.
O que acontece às imagens PNG transparentes?
O modelo só trabalha com a cor, por isso o canal de transparência é ampliado à parte com uma reamostragem suave e depois volta a ser aplicado. Descarrega em PNG ou WebP para o manter; o JPEG não tem transparência, por isso as zonas transparentes ficam brancas.
Em que formato devo descarregar?
O PNG não tem perdas e guarda todo o pormenor que o modelo produziu, mas os ficheiros são grandes. O WebP e o JPEG são muito mais pequenos e parecem quase idênticos com a qualidade predefinida, por isso são boa escolha para a web ou para partilhar. Podes mudar de formato a qualquer momento sem voltar a processar a imagem.
Tenho de descarregar o modelo sempre?
Não. Da primeira vez que usas um modo, o respetivo modelo (7 MB ou 21 MB) é descarregado deste site e o teu navegador guarda-o. Nas visitas seguintes carrega a partir dessa cache num instante, até limpares os dados do navegador.

Sobre Ampliar imagem com IA

Há dois modos. O Photo x4 torna a imagem quatro vezes mais larga e quatro vezes mais alta (dezasseis vezes mais píxeis) com um modelo treinado com fotografias reais, que também limpa artefactos de JPEG, ruído e desfocagem ligeira, por isso é a escolha certa para fotografias antigas do telemóvel, capturas de ecrã de imagens guardadas muitas vezes ou fotografias de produtos que ficaram demasiado pequenas. O Fast x2 duplica o tamanho com um modelo muito mais leve: é mais rápido e adequa-se a imagens que já estão limpas, como ilustrações, logótipos e fotografias recentes que só precisam de um pouco mais de resolução. A imagem é processada em pequenos blocos sobrepostos que depois são fundidos, o que mantém o uso de memória baixo o suficiente para telemóveis e portáteis e te deixa acompanhar o progresso e cancelar a qualquer momento.

A velocidade depende muito do teu dispositivo. Os navegadores com WebGPU usam a placa gráfica e terminam uma imagem típica em segundos; sem ela, o modelo corre no processador, onde uma imagem de 256 píxeis demora cerca de 15 segundos no Fast x2 e perto de um minuto no Photo x4. Por isso cada modo tem um tamanho máximo de entrada: sem placa gráfica, 512 píxeis por lado no x4 e 1024 no x2, e com WebGPU 1024 e 2048, o que já produz imagens de até 4096 píxeis. Depois do processamento, arrasta o cursor para comparar o resultado da IA com uma ampliação normal, muda para o tamanho real para ver os pormenores e descarrega em PNG, WebP ou JPEG, um a um ou todos juntos num zip. O modelo é descarregado uma vez a partir deste site e o teu navegador guarda-o para a próxima vez.

Ampliar! O truque impossível preferido da televisão

Durante décadas, as séries policiais mostraram investigadores debruçados sobre um monitor a dizer "amplia" até um reflexo desfocado nuns óculos de sol se transformar numa matrícula legível. Os engenheiros riam-se, porque o processamento de imagem clássico não consegue criar informação que o sensor nunca captou: os filtros de nitidez só exageram contornos que já lá estão.

A aprendizagem profunda mudou a conversa, embora não da forma que a televisão imaginava. Em 2014, o artigo do SRCNN mostrou que uma pequena rede convolucional conseguia aprender a ampliar imagens melhor do que a interpolação bicúbica, e modelos posteriores treinados com perdas adversariais (como o ESRGAN, em 2018) começaram a produzir cabelo, relva e tecido convincentes. O senão é que estes pormenores são adivinhados a partir dos dados de treino, não recuperados, por isso dois modelos diferentes podem desenhar dois rostos diferentes a partir dos mesmos poucos píxeis.

O Swin2SR, o modelo usado aqui, foi publicado em 2022 e baseia-se no Swin Transformer, que olha para a imagem através de pequenas janelas deslizantes. A variante para imagens reais foi treinada com fotografias danificadas de propósito com desfocagem, ruído e compressão JPEG forte, e é por isso que é boa a limpar imagens que foram guardadas e partilhadas muitas vezes.

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