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Final2x图片无损放大工具

把模糊图片放大成高清大图 · 支持加载自己的模型

版本 v2025-08-16作者 开源社区协议开源分类图像 Windows macOS Linux

软件介绍

手机里的旧照片、网上存的小图，一放大就发虚，边缘糊成一片。Final2x 专门解决这个问题：把低分辨率的图片放大的同时，把丢失的细节补回来，让画面看起来清晰自然。

用法很直接：把图片加进来，挑一个模型，点开始，跑完就能拿到放大后的图。软件自带若干预训练模型，不用自己到处找；如果你手上已经有训练好的模型，也能手动加载进来使用。

Windows 上可以用 winget 或 Scoop 安装，Linux 上则要先装好 Python 和 PyTorch 后端才能运行，步骤会多一些。

把低分辨率图片放大，同时补回丢失的纹理和边缘，旧照片、小截图放大了也不会糊成一团。

内置若干预训练模型，装好打开就能直接用，不用自己找模型文件、配运行环境，省去大量折腾。

手上已经有训练好的模型文件时，可以直接加载进软件使用，方便处理特定类型的素材。

Windows、macOS、Linux 都提供对应的安装包，换台电脑或换系统都不用另外去找替代工具。

项目以 BSD-3-Clause 协议开源，代码公开可查，愿意动手的用户可以自己修改甚至重新编译。

在本站下载页选择你所用系统的安装包，Windows 和 macOS 直接下载安装文件即可。
Windows 双击安装包按提示装完打开；macOS 把应用拖进「应用程序」文件夹，若首次打开被系统拦下，先在终端执行 xattr -cr /Applications/Final2x.app 再打开。
Linux 用户需额外准备后端：装好 Python 3.10 及以上版本和 PyTorch 2.0 及以上版本，执行 pip install Final2x-core，再用 sudo apt install -y libomp5 xdg-utils 补上系统库。
打开软件，把要处理的图片添加进来，在模型列表里挑一个合适的模型。
设好输出目录和保存格式，点开始，等进度跑完去输出目录取图。
图片较多时，先拿一张小图试跑，确认效果满意后，再把整批图片一次性交给它处理。

操作系统	macOS 12+
其他	Linux 需要 Python 3.10 或更高版本
其他	Linux 需要 PyTorch 2.0 或更高版本
其他	Linux 需要 libomp5 与 xdg-utils 系统库