比较放大模型：RealESR_Gx4、RealESR_Animex4、BSRGANx4、BSRGANx2、RealESRGANx4、IRCNN_Mx1 和 IRCNN_Lx1

引言

图像放大模型已发展到能够处理各种内容类型和退化问题。在本报告中，我们比较了几种知名的放大模型 —— RealESR_Gx4、RealESR_Animex4、BSRGANx4、BSRGANx2、RealESRGANx4、IRCNN_Mx1 和 IRCNN_Lx1 —— 它们在输出质量和对不同内容的适用性方面表现如何。我们重点讨论每个模型如何处理自然摄影图像、电影/视频静帧、动漫风格内容、游戏纹理以及模糊图像修复。我们强调视觉质量，详细介绍其优点和缺点，如清晰度、自然感和常见伪影，而非运行时性能。最后提供了一张概览表以供快速参考。

放大模型概述

RealESR_Gx4： 这是一个针对通用（真实）图像设计的4倍放大模型。它采用 SRVGGNetCompact 架构 —— 一种轻量级网络，经过优化以实现更快的推理速度，同时保证较好的质量。RealESR_Gx4 本质上是 Real-ESRGAN 通用模型的紧凑版，通过牺牲部分细节来换取速度和稳定性。它输出的结果干净且伪影相对较少，但与更大规模的基于 GAN 的模型相比，输出可能略显柔和且细节不足。该模型十分适用于需要快速获得平衡且自然的放大结果的场景（例如，在配置较低的硬件上批量放大多张照片或视频），因此在部分放大应用中作为默认选择。常见的伪影较少；如果有的话，由于网络容量较小，可能会使局部区域过于平滑。

RealESR_Animex4： 这是一个专为动漫内容设计的4倍放大模型。它在动漫图片/视频上进行了微调，并采用了类似的轻量化架构，以优化动漫线条和纯色填充的表现。RealESR_Animex4 能很好地保留动漫或卡通固有的清晰线条和色块，避免了一般模型可能引入的模糊或颜色渗漏问题。它在清理和放大低分辨率动漫帧时表现优异，几乎没有闪烁和伪影，因为该模型专门针对动漫视频序列进行了优化。然而，它不适用于真实照片 —— 将其应用于自然图像会由于模型倾向于简化阴影和细节，从而产生**“卡通化”**或扁平化的效果。在其应用领域（动画帧、游戏角色、漫画）中，它能够生成清晰且无伪影的结果，而在其他场景中应避免使用。

BSRGANx4 & BSRGANx2： BSRGAN（“Blind Super-Resolution GAN”，盲超分辨 GAN）是一种基于 GAN 的放大模型，专为真实场景下的盲退化问题设计。它不预设输入图像中存在特定的模糊或噪声模式；相反，它通过使用各种退化（随机模糊核、噪声、压缩等）进行训练，以应对未知的真实条件。4倍模型（BSRGANx4）可实现4倍放大，而 BSRGANx2 则实现2倍放大（适用于需要适中放大或分两步放大的情况）。BSRGANx4 以提升文字和锐利边缘等细微细节而著称 —— 它常常使字母、纹理和物体边界更加清晰易读。其方法往往会在图像中引入类似颗粒感的“静电”细节；这意味着输出不会显得过于平滑或塑料感十足，而是保留（或增加）了一定的噪声/质感，这种效果类似于天然的胶片颗粒或纹理。这种颗粒细节有助于保留自然感，但在某些情况下，如果处理过度，可能会显得像噪点。BSRGANx2 的工作原理相似，但放大倍数较小，由于放大倍率较低，往往能获得稍微干净一些的结果。总体来说，BSRGAN 模型较旧，或许不如最新的 Real-ESRGAN 模型那样精细，但它们仍然是许多修复任务中的强大工具，尤其在保留或增强边缘细节方面表现突出。

RealESRGANx4： 这个4倍放大模型是 Real-ESRGAN 家族中的旗舰产品，其基于 RRDB（Residual-in-Residual Dense Block） 架构并经过 GAN 训练（ESRGAN 的进化版）。它经过针对真实图像修复的优化，训练时涵盖了多种退化（模糊、噪声、下采样、压缩）来应对实际低质量输入。RealESRGANx4 能生成非常清晰且高细节的输出 —— 它能重构纹理、面部和复杂场景中的细节，甚至能在模糊区域中生成合理的细节，这都归功于其生成对抗训练。它还具备面部增强的特殊能力（可以结合 GFPGAN 处理面部），使其在老照片或低分辨率人像上表现出色。然而，这一优势也可能成为缺点：RealESRGANx4 有时会过度锐化或捏造细节，使结果看起来不自然。用户观察到它在处理精细纹理时（如水面或动物毛发）可能会产生**“随机线条”伪影**，而且在过度应用时整体效果可能显得更像*“卡通化”或夸张化*的表现。这些基本上属于锐化伪影，正如一位用户所描述 —— 模型“强调了所有边缘”，可能导致细节周围出现光晕或蚀刻效果。尽管如此，RealESRGAN 仍被广泛认为是针对自然图像最佳的通用放大模型之一，能够在增强细节与保持相对自然外观之间取得平衡。只要注意防止细节过度增强，它非常适用于摄影作品、写实绘画以及许多视频游戏场景的放大。

IRCNN_Mx1 & IRCNN_Lx1： 这两个模型是专注于降噪（及轻微去模糊）的1倍（无放大）图像修复模型。它们源自 IRCNN 框架（约2017年），该框架提供了用于图像修复的预训练 CNN 模型（可能源自 Zhang 等人在2017年发表的论文“Learning Deep CNN Denoiser Prior”）。在本次比较中，IRCNN_Mx1 是“中等”降噪模型，而 IRCNN_Lx1 则是“较强”降噪模型。它们不对图像进行放大，而是用于在放大之前或之后清除图像中的噪声或伪影。IRCNN_Mx1 能在保留较多细节的同时去除适量噪声，而 IRCNN_Lx1 则针对更强烈的噪声进行处理 —— 代价可能是会平滑掉部分精细细节。过度使用较强模型可能会导致与激进降噪相关的**“塑料感”：例如，当所有颗粒感都被去除后，表面和皮肤可能会变得蜡质且失去自然纹理。这些模型的优势在于能够恢复极度嘈杂或经过严重压缩图像的清晰度**（例如，清理颗粒感较重的胶片扫描或出现 JPEG 块效应的视频帧）。它们对于增强图像锐度或增加细节帮助不大 —— 实际上，由于去噪的副作用，它们往往会使边缘略微模糊，尤其是 Lx1 模型。总之，IRCNN_Mx1 和 Lx1 更适合作为辅助工具：在处理图像时可将其作为预处理或后处理环节（例如，先降噪，再使用 GAN 模型放大；或先放大再稍作降噪以减少 GAN 噪声）。它们能够确保最终结果更干净，但必须谨慎使用，以免抹去重要细节。

按内容类型的性能表现

1. 自然摄影（写实风格）

对于高分辨率自然摄影修复，RealESRGANx4 和 BSRGANx4 是主要竞争者。两者均针对真实照片增强设计，能够很好地处理复杂的非卡通图像。

• RealESRGANx4 往往能在真实照片上呈现最清晰、细节最丰富的效果。它擅长恢复风景、人脸和物体上的纹理细节。例如，一张包含人脸与树叶的老家族照片经过 RealESRGAN 处理后会显得更清晰、细节更丰富。它还针对面部细节做了专门处理（减少模糊、提升面部细节），这对人像尤为有利。但需要注意过度锐化 —— RealESRGAN 有时会在“猜测”细节时引入光晕或不自然的线条，使照片显得过于超现实或夸张。对于重复且细小的图案（如水波、草丛或头发），这些 GAN 产生的幻觉效果可能会使其看起来边缘异常明显或过于干净。尽管如此，对于大多数自然图像而言，它能带来令人印象深刻的增强效果，将低分辨率或轻微模糊的照片转化为高分辨率且清晰的图像。

• BSRGANx4 则提供了一种略有不同的平衡。它倾向于通过引入颗粒状细节保留更自然的纹理。在一张自然照片上（例如街景或动物照片），BSRGAN 会使边缘更为清晰，使标志或皮毛等特征更加突出。用户反映，BSRGAN 的输出仿佛在图像上叠加了一层细微的颗粒或“静电”效果。这反而有助于增强真实感：这种细微噪声能够模仿胶片颗粒，避免过于平滑或呈现“塑料感”。BSRGAN 通常在保持小型文字或数字清晰度方面也优于过度平滑的效果。缺点在于，如果偏好非常干净的效果，BSRGAN 的颗粒感可能令人不满意 —— 图像在天空或皮肤等大面积平坦区域中可能显得略微嘈杂或粗糙。在极其敏感于噪声的情况下，采用 BSRGAN 后接快速降噪（或直接使用 RealESRGAN）可能更为理想。但总体来说，对于自然照片而言，BSRGAN 是一个强有力的选择，能在保证细节清晰的同时避免 RealESRGAN 可能出现的非自然线条伪影。实际上，有些工作流程会将二者结合使用：例如，先用 BSRGAN 建立纹理细节，再经过轻微的扩散或细化模型处理以消除部分颗粒。

• RealESR_Gx4 在写实风格上起辅助作用。作为轻量模型，它不会像基于 GAN 的模型那样引入大量新细节。在自然照片中，RealESR_Gx4 会生成一个干净且具有较自然平滑度的放大结果。由于其并未对图像进行过度处理，因此不容易出现奇怪的伪影。这使得它在处理那些原始图像存在压缩块或传感器噪声的较具挑战性的情况时更为安全。例如，对于一张轻微模糊的手机照片，RealESR_Gx4 能较好地放大图像，适度减少模糊和噪声。其结果可能没有 RealESRGAN 那样“爆棚”的锐利度，但也不会产生奇怪的纹理。当 RealESRGAN 输出伪影过多，或需要快速且一致、无伪影的处理效果时，RealESR_Gx4 是不错的选择。你可以认为其在自然图像上的适用性为中等：效果不错，但在纯细节还原方面并非最强。

• RealESR_Animex4 完全不适合用于真实照片（适用性低）。将动漫专用模型应用于真实照片会导致纹理丢失和风格化效果 —— 皮肤可能变得平坦、阴影简化，原有的自然噪声/颗粒感也会被去除。它甚至可能为物体添加轮廓效果或使颜色出现分段现象，因为模型试图将照片解读为动画。简而言之，若追求写实效果则应避免使用动漫模型；其优势（线条清晰、色块平整）与真实照片所需相反。

• BSRGANx2 在自然图像中若只需适度放大或分步放大则可能有用。相较于直接使用4倍模型，2倍模型每步引入的 GAN 伪影较少。有些工作流程先用 BSRGANx2 放大2倍，再通过另一2倍（或其他模型）达到4倍，以尽量减少强烈伪影。BSRGANx2 同样能增强边缘和细节，但相较于 x4，其更能保留原图风貌（因每步放大较小）。总体而言，如果 BSRGANx4 的4倍输出显得过于颗粒或锐化过度，采用 BSRGANx2（或 RealESR_Gx4）可能会得到更自然的2倍效果。

• IRCNN_Mx1 / Lx1 对于噪声较大的自然照片来说较为有用。如果一张照片不仅分辨率低，而且噪声很多（例如高 ISO 夜景），可以先应用 IRCNN_Mx1 或 Lx1 清除噪声，再用上述任一模型进行放大。中等降噪模型通常足以处理颗粒感照片；它能在去除背景噪声的同时使后续放大更容易进行。强降噪模型（Lx1）则应仅用于极度嘈杂的图像（或扫描件），因为其可能同时平滑掉精细细节。总体来说，这些降噪模型不会增加锐度 —— 实际上，它们往往会使细微细节略显模糊，因此不单独用作提升照片清晰度的工具。相反，应将它们视为预处理工具：若图像噪点严重 → 先运行 IRCNN（尤其是 Lx1）→ 再使用 RealESRGAN 或 BSRGAN 进行锐化和放大。这种两步法可以在去噪后重建边缘和纹理，获得非常干净而细节丰富的最终效果。

伪影与视觉特性（自然写实）： RealESRGAN 和 BSRGAN 在处理照片时各有不同的伪影倾向。RealESRGAN 可能产生过度锐化的“蚀刻”边缘或塑料般平滑的区域，特别是在天空或水面等均质区域（如果过度处理会显得有点假）。BSRGAN 则可能产生噪点或斑点 —— 有人形容为类似静电噪声的细节，但这也可以看作是细微细节。相较之下，RealESR_Gx4 可能只是显得稍微柔和或对比度较低，伪影较少。IRCNN 模型若过度使用可能会产生过度平滑（塑料/蜡质外观）。在锐度与自然感的权衡方面，RealESRGAN 偏向锐利（有时牺牲自然纹理），而 BSRGAN 则在锐利与自然噪声之间取得平衡（通常是较好的折中），而 RealESR_Gx4/IRCNN 则更侧重于自然感（平滑、无伪影，但不如前者锐利）。

2. 电影内容（电影/视频静帧）

“电影”内容 —— 例如电影、电视剧或现场视频的帧 —— 存在一些独特挑战。此类内容常包含胶片颗粒、压缩伪影或风格化的色调。放大这些帧需要在增强清晰度的同时保留艺术意图（如颗粒结构或景深虚化效果）。此外，当处理视频时，还需保持帧间一致性。下面对各模型进行比较：

• RealESRGANx4 是处理电影静帧的强大选择，它能大幅提高清晰度。例如，将一帧老旧480p电影画面通过 RealESRGANx4 放大到1080p或4K，细节显著提升 —— 背景的柔和细节变得更加分明，面部细节或场景中的文本也更清晰。RealESRGAN 能处理复杂退化问题，因而能一次性应对常见视频问题（轻微运动模糊、噪声、压缩）。但对于视频应用来说，一个重要考虑因素是时间一致性：由于 RealESRGAN 是逐帧处理，并不保证细节前后一致，不会因帧间细节“闪烁”。由于它是图像模型，不同帧可能会在颗粒或噪声上生成略有不同的纹理，导致上视频时出现细微闪烁。对于颗粒作为艺术元素的电影内容，RealESRGAN 也可能抑制原有天然颗粒，并用其自身生成的纹理替代，从而改变胶片质感。有些用户发现，若 RealESRGAN 对视频处理过度锐化，可能会使画面显得*“过于卡通化”*或干净，为了缓解这一问题，可以在放大后适当添加柔和的颗粒或噪声，以恢复胶片质感，或将放大后的帧与原始帧混合保留部分颗粒。总的来说，RealESRGANx4 对电影帧的增强能力为高，但存在时间伪影和过度清洁的中等风险。

• BSRGANx4 在电影内容上往往能更好地保留原有颗粒和噪声结构，这得益于其注入颗粒的倾向。如果放大老旧影片或低光、颗粒较重的场景，BSRGAN 可能更适合，以保持原有氛围。它会对场景进行锐化（有利于提升面部或场景细部的分辨率）并增强边缘（例如，使电影字幕或片尾字幕更为清晰）。其加入的“静态”细节有时能与原有胶片颗粒融合，产生类似高分辨率扫描的自然效果。风险在于，BSRGAN 有时可能过分放大颗粒，使原本细微的胶片颗粒变得过于明显。同样，作为一款图像模型，BSRGAN 也没有内置时间一致性机制，故每帧中加入细微不同的“静态”细节可能引起轻微闪烁。实际上，对于老旧动漫或 CGI 视频内容，用户通常认为 BSRGAN 的适用性为高；而对于真人视频，其适用性为中 —— 它在锐化边缘方面表现出色，但需要注意噪声的累积。如果源视频是干净的现代数字视频（噪声较少），BSRGAN 的输出可能比 RealESRGAN 稍显粗糙，因此选择时需根据是否希望保留部分颗粒来判断。

• RealESR_Gx4 可能是对长视频或电影放大时的一个明智选择，当你希望避免伪影出现时，其更快的速度和轻度处理使其不易因幻觉细节而引发闪烁 —— 每帧的放大结果相对稳定。此外，由于它非 GAN 模型，因此能更忠实地保留原始颗粒或噪声模式（不会像试图清理图像的 GAN 那样“抵抗”颗粒）。例如，一部80年代重颗粒电影通过 RealESR_Gx4 放大后，原有颗粒得以保留（只是更加细腻），而 RealESRGAN 可能部分模糊掉这些颗粒。缺点是细节锐化较弱 —— 如果原图细节较少，则可能效果平平。因此，其内容类型适用性为中等：如果追求无伪影的稳定性（例如存档视频时保持原有风格），则 RealESR_Gx4 较优；若追求最大程度的细节增强，则基于 GAN 的模型更强。

• IRCNN_Mx1 / Lx1 对于在放大前对视频内容降噪或去伪影尤其有帮助。许多电影来源（如 DVD 拷贝、老旧电视录制内容）在暗部容易出现压缩块或传感器噪声。使用 IRCNN 处理可以显著改善这些问题：例如，IRCNN_Mx1 能在不破坏场景细节的情况下清理轻微颗粒或块状伪影，而 IRCNN_Lx1 则能在非常嘈杂的素材上进行激进清理（如旧模拟视频）。降噪后，上述放大器的工作负担减轻且不容易将噪声误判为细节。常见做法是：在特别嘈杂或低光场景中先用 IRCNN_Lx1 降噪，以避免放大时产生闪烁噪声，然后再用 RealESRGAN 处理。此组合可产生更干净、更连贯的视频（但要注意过度降噪会使画面呈现蜡质感，因此仅按需要应用）。总体来说，IRCNN 模型在视频预处理中的作用非常高，但它们本身并不具备锐化或放大的功能。

• RealESR_Animex4 通常不应用于真人或电影内容（适用性低）。该模型专门针对纯色和平坦线条设计；若用于电影帧，可能将胶片颗粒或细微纹理误判为“噪声”并去除，或者过度平滑纹理，使画面呈现出轻微的原色上色效果。除非影片本身为动画（如日本动漫电影或卡通电影），否则标准的电影内容中不宜使用该模型。

• BSRGANx2 对视频来说：与照片情形类似，2倍版本在分步放大中有时更适用，因每步诱发的伪影较少。因此，有些视频制作者采用两次2倍放大。如果 RealESRGANx4 显得过于缓慢或激进，可采用如下流程：降噪（可选）→ BSRGANx2 → 再次使用 BSRGANx2 或 RealESR_Gx4 达到目标分辨率。

伪影与视觉特性（电影）： 视频放大往往面临闪烁问题。无论是 RealESRGAN 还是 BSRGAN 都无法保证时间连贯性，但各自的伪影风格有所不同：RealESRGAN 可能因过度锐化在某些帧出现光晕状或细节“突兀”的现象，而 BSRGAN 则可能在生成的噪声图案上导致每帧间略有不同的闪烁。如果场景中原有胶片颗粒较细微，BSRGAN 输出的噪声图案变化可能会导致画面轻微跳动；而 RealESRGAN 则可能由于对边缘处理不一致而产生闪烁。使用轻量级的 RealESR_Gx4 或预先降噪可以减轻因随机细节引入的闪烁。在锐度与自然感的对比上，对于电影内容来说，自然感（保留原始胶片效果）至关重要，因此即便放大结果略显柔和，只要没有怪异伪影便可接受。BSRGAN 更能保留胶片质感（包括颗粒），而 RealESRGAN 则更倾向于使图像显得现代而清晰 —— 有时以牺牲原有风格为代价。因此，具体选择依项目要求而定：例如修复经典影片时，采用 BSRGAN 或结合 RealESR_Gx4 并保留部分颗粒可能是最佳选择；而对于低分辨率现代视频的提升，RealESRGAN 可将标清素材转为令人耳目一新的高清画面，前提是可以接受部分原始纹理的丢失。

3. 动漫内容

对于动漫（包括手绘二维动画、卡通以及动漫风格游戏美术）来说，要求有所不同：需要保留线条、平坦的色块，并避免增加原本不存在的纹理。在这方面，专用模型表现尤为出色：

• RealESR_Animex4 明确针对这一领域设计，其适用性为高。它在动漫内容上进行了训练，甚至针对动漫视频放大进行了优化（注重时间一致性）。在典型动漫图片或帧（如90年代动漫剧集的截图或一幅漫画分镜扫描）中，RealESR_Animex4 能够锐化并清晰化线条，在适当处平滑色块，并恢复低分辨率下丢失的细节（如图案填充或精细轮廓）。更重要的是，它在处理时不会引入真实纹理 —— 即不会添加原本不存在的皮肤毛孔或织物颗粒，从而保证放大结果忠实于原作风格。它还能够去除数字动漫中的压缩伪影（例如平滑色块中的色带或块状效应），同时保留设计好的阴影效果。在处理动漫视频时，由于训练中包含了连续帧，其输出更稳定（线条闪烁较少）。总之，对于任何动漫或卡通内容来说，RealESR_Animex4 通常是首选。伪影方面非常少：你可能只会注意到在某些极为细腻的效果（如本意存在的胶片颗粒或刻意添加的噪声）上有偶发的过度平滑，但很少出现怪异伪影 —— 它经过调校，使输出看上去像高分辨率的动漫原作，而非其他风格。

• RealESRGANx4（通用版） 也可用于动漫场景（当专用模型不可用时）。它在一定程度上能提升分辨率和细节，但由于未针对平面美术进行微调，可能在处理某些元素时不够优雅。例如，RealESRGANx4 在处理锐利线条时可能会引入轻微震铃伪影（出现淡淡的光晕或双重边缘），同时可能会将非常平坦的渐变区域解读为需要纹理，从而在本该平整的位置添加一些噪声或不均匀感。对于简单动漫图像而言，RealESRGAN 表现尚可，但对于包含大量细线、文本或抖动阴影效果的复杂图像来说，放大后可能会出现混叠或摩尔纹现象。另一个风险是颜色偏移 —— GAN 模型有时会轻微改变颜色，而动漫专用模型通常学会保持准确的色块。因此，虽然 RealESRGANx4 对动漫的适用性为中等，但作为后备方案能提供不错的锐化效果，不过可能会出现轻微伪影且外观不如专用模型原汁原味。

• BSRGANx4 通常不建议用于纯动漫/卡通图像（适用性低）。其优势在于添加颗粒和细节，但在动漫中这反而成为劣势。动漫图像通常具有较大面积的纯色或简单渐变，而 BSRGAN 可能错误地将这些区域视为缺乏细节，从而尝试通过添加纹理或噪声来“修正”。结果可能导致放大后的动漫帧在原本该平整的区域中出现噪点填充（例如角色发丝出现斑点，或蓝天中出现静态颗粒）。虽然它同样能锐化线条，使之看起来更清晰，但过度锐化可能会使线条产生锯齿或粗糙伪影。对于动漫中包含的文字（如字幕或标题），BSRGAN 虽然能使其锐利呈现，但边缘可能不及动漫专用模型那样干净。鉴于已有专门的动漫放大器（例如 waifu2x 等），在我们的模型列表中 RealESR_Animex4 就是针对这一需求而设计 —— 因此，除非特意需要赋予动画一种颗粒感或质感，否则不建议使用 BSRGAN。

• RealESR_Gx4 用于动漫内容能获得中等效果。它能放大线条和图形而不引入不适宜的纹理，因为它不是基于 GAN 的模型。然而，由于缺乏针对动漫的专门调校，它可能无法像 RealESR_Animex4 那样锐利地恢复某些线条细节。精细轮廓可能会略显柔和。但 RealESR_Gx4 不会生成噪声，故平面区域依然保持平滑。如果在配置较低的场景下需要快速放大动漫图像，RealESR_Gx4 能较好地保持清晰度。只是它可能在边缘锐度上略逊一筹，也可能无法还原极细的线条细节。因此，其在动漫上的表现算是安全但不最优：无明显伪影，但不够锐利或精准。

• BSRGANx2 同样不适用于动漫；2倍版本并不会改变方法与内容之间的不匹配。即便采用 2 倍分步放大，也只能略微减轻明显伪影，但最好的选择仍是直接用专用于动漫的模型。

• IRCNN_Mx1 / Lx1 在动漫中应用有限。大多数动漫图像本身较为干净（除非是噪声严重的模拟采集或非常老的动画胶片）。若确实遇到噪声较大的动漫图像 —— 如带有压缩噪声的截屏或旧卡通胶片 —— 适当的轻度降噪处理可能有助于放大前清理伪影。IRCNN_Mx1 能去除轻微压缩伪影（如分块或色带噪声），为后续使用 RealESR_Animex4 提供更加清洁的输入。但需要注意，过度降噪可能会抹去原有的细线或刻意保留的纹理（例如某些风格场景中的颗粒或轮廓）。总体来说，动漫内容通常无需超出专用放大器所能处理的重降噪，因此 IRCNN 模型在该领域的相关性较低，除非在特殊噪声源情况下才考虑使用。

伪影与视觉特性（动漫）： 关键在于避免产生新的纹理。动漫专用模型在这方面表现尤佳 —— 能避免伪影并保留手绘风格。RealESRGAN 可能会在处理线条时产生轻微混叠或震铃（锐化伪影），并有时添加不必要的纹理，但远不及 BSRGAN 那样明显。BSRGAN 往往会产生最显著的伪影（在平涂区域出现噪点，在线条上产生锯齿），使图像看起来比原作更凌乱。在锐度与自然感对比上，对动漫来说，“自然”意味着尽可能保持原作风格。RealESR_Animex4 能提供最佳平衡：既能保证高锐度，又能保持原汁原味的卡通风格。RealESRGAN 虽可能过度锐化（锐度高，但还原度低），而 BSRGAN 则在过度锐化的同时添加颗粒（锐度增强但还原度更低）。故建议在动漫图像或视频放大时首选动漫专用模型，可确保输出既清晰又无“塑料感”问题（毕竟动漫原本就不存在自然纹理的问题 —— 主要风险在于过度平滑，而该模型正是为避免此问题而设计）。

4. 游戏纹理

“游戏纹理”可能指的是两种情况：一种是对游戏内资源（例如用于 MOD 的纹理文件）进行放大，另一种是对游戏截图进行放大。前者通常要求对旧游戏纹理进行高分辨率增强，以供 MOD 使用。这些纹理可能为写实风格（照片风格）或风格化（像素或卡通风格），并可能包含UI元素。关键要求在于：保留重要细节（如标志上的文字或界面图标的清晰度）并避免在游戏中平铺后出现突兀的伪影。

• BSRGANx4 在 MOD 爱好者中相当流行，用于纹理放大。它在锐化文字和边缘方面表现出色，非常适用于游戏UI、菜单以及包含字母数字的纹理（例如路标、按钮标签等）。它可以将模糊的墙面砖块纹理放大，使砖块边缘更为分明，甚至生成一些更精细的纹理，提升视觉细节。其添加的颗粒细节有助于使平铺纹理看起来更具变化感，避免低分辨率重复的人工痕迹。例如，一张老旧地面或混凝土纹理在经过 BSRGAN 放大后，将获得一种真实质感的粗糙效果。伪影风险：BSRGAN 可能在不希望出现的地方引入噪点；若纹理本应保持均匀（如科幻游戏中的金属板），BSRGAN 可能会添加非预期的纹理。此外，纹理中特别细小或细长的部分（如只有一像素宽的线条）如果被模型误判，可能会变得锯齿或模糊。总体来说，对于大多数游戏纹理，BSRGAN 提供了锐化与细节增强的令人满意平衡 —— 其适用性在写实纹理上为高，而对于要求极干净平滑（卡通风格）的则为中等。

• RealESRGANx4 也常用于游戏资源放大，尤其适合不希望出现额外噪音的情况。它生成的放大结果较 BSRGAN 更为平滑，对于需要保持干净效果的纹理（例如 RPG 中角色面部纹理）更为合适，因其能增强细节同时避免 BSRGAN 可能带来的细小噪点。如果用于诸如草木或木纹等环境纹理，RealESRGAN 能增强细节，但有时会使其显得过于平滑或“光亮”，这种现象有时被模组者称作“塑料感”或过于干净。这是因为 RealESRGAN 在保证结构连贯的同时可能会平均化部分粗糙感。总的来说，其适用性：对于涉及有机体或面部细节的纹理可能为高，而对于需要保留些许粗糙质感的则为中等。值得注意的是，由于 RealESRGAN 较新，其在不产生明显伪影情况下往往能生成更自然的效果；若 BSRGAN 添加的额外噪点不适合游戏内视觉，则 RealESRGAN 的输出可能更契合现代美术风格。

• RealESR_Gx4 可在需要非常中性放大效果时使用。如果纹理本身已有较高干净度，仅需分辨率提升且要求最小改动（例如，放大高对比度像素画或 UI 图标），RealESR_Gx4 能较可靠地实现这一目标。它不会捏造过多细节，也就不会改变原有风格。此外，其速度较快，适用于需要批量处理上千张纹理的模组流水线。缺点在于若原图过于模糊，可能会留下一些残余模糊，因为它缺乏基于 GAN 的强大细节生成能力。因此，对于例如标志或文字略难辨识的原始纹理，使用 RealESR_Gx4 可能依然无法使其完全清晰，而 RealESRGAN 或 BSRGAN 则有可能使其变得可辨。故其总体适用性为中等 —— 非增强细节的最佳选择，但在保留风格原貌方面较为安全，可作为二次处理的辅助工具。

• BSRGANx2 当需要谨慎放大时也可作为方案。例如，对纹理先用 BSRGANx2 进行2倍放大，以增加一些细节而不引入过多噪声，再使用另一个2倍模型（无论是再次使用 BSRGANx2 或 RealESR_Gx4）达到4倍放大效果。这种分步处理有助于获得更受控的结果。如果直接采用 BSRGAN 的4倍处理显得过于激烈，2倍处理则为可选方案。同理，当只需求略微提升（比如将512像素纹理提升到1024像素）时，BSRGANx2 能轻微锐化而不过分处理。比较来看，由于每次放大倍数较小，伪影风险会降低。

• RealESR_Animex4 如果游戏纹理偏动漫风格或像素艺术，则可能适用。部分游戏，尤其是日系游戏或独立像素风格游戏，其资源实际上为动漫绘制或精灵图。此时使用动漫模型能很好地处理，保持线条清晰和纯色块效果。例如，放大二维角色精灵或视觉小说背景（通常为动漫风格）都非常适合 RealESR_Animex4 —— 输出将清晰且不会生成多余纹理。而在真实质感纹理上应用该模型，其适用性就会下降（同照片情况），因此应根据游戏的艺术风格进行选择。

• IRCNN_Mx1 / Lx1 在纹理工作流程中，当原图噪声极高时也许能发挥作用（例如，扫描伪影或已有的低质放大效果）。通常游戏纹理本身并不“嘈杂” —— 它们可能分辨率低或经过压缩，但不会呈现胶片颗粒效果。举例来说，如果你有一份严重 JPEG 压缩的纹理图集，先用降噪工具去除块状伪影后，再进行放大可能会改善效果；或者在早期3D游戏中出现的纹理抖动亦可用降噪平滑。但应注意，中度降噪常已足够，因为强降噪可能会抹去你希望保留的细节（例如织物纹理中的细腻图案）。故 IRCNN 在这方面属于中等适用，通常仅在需要先行去除伪影后再放大时使用。

伪影与视觉特性（游戏纹理）： 在游戏中，放大伪影在纹理重复或 UI 元素需要清晰时尤为显眼。BSRGAN 的特点在于加入些许噪点能够增强石材或木材等质感，但对 UI 或文字而言，颗粒感可能成为缺陷。RealESRGAN 有时可能在处理低分辨率纹理时产生GAN “漩涡”或棋盘状图案伪影（例如，在模糊纹理中误判随机图案并生成重复细节，虽不常见）。而 RealESR_Gx4 通常只会出现因未能补充足够细节而导致的模糊问题，不会生成新的伪影。因此，若追求极致锐利，RealESR_Gx4 可能会显得力不从心，但它不会生成难看的伪影 —— 只是在部分区域可能依然显得模糊。

总体而言，在游戏纹理中，锐度与自然感的权衡通常倾向于锐利：玩家更喜欢清晰纹理，即便带有少量噪点，也胜于模糊的效果。BSRGAN 倾向于强化细节边缘（并带有颗粒），适合环境纹理；而 RealESRGAN 则在角色面部或不需要噪点的情形下更为适用。理想的使用场景因此不同：对于硬质表面、文字、建筑及极低分辨率来源，选择 BSRGAN；对于有机体、面部或中低分辨率图像，希望在保持自然纹理的同时增强细节，则可选 RealESRGAN；若为卡通风格的游戏，则使用动漫模型；而在需要保证图像风格稳定或清晰时，可辅以 RealESR_Gx4 或降噪模型。

5. 模糊图像修复

无论是由运动模糊、焦外模糊或低分辨率带来的模糊图像都十分具有挑战性。仅仅放大并不能完全解决模糊问题，但这些模型会试图锐化并重构细节以改善清晰度。下面讨论它们在处理模糊输入时的表现：

• RealESRGANx4 由于其训练中包含各类退化（包括模糊核），在去模糊方面表现较强。如果输入一张中度模糊的照片（例如略微失焦的人像或运动模糊的宠物照片），RealESRGANx4 会尝试锐化边缘并增加细节使图像更为清晰。它可能无法完美恢复运动模糊标志上的文字（专用去模糊模型可能表现更佳），但通常能比原图产生更为明显的清晰效果。GAN 会生成合理的猜测性细节：例如在面部模糊的情况下，可能会虚构出睫毛或更为明亮的眼神闪光。其伪影风险在于，如果模型猜测错误，则可能出现奇怪的纹理 —— 例如本应呈现平滑运动拖影的位置出现重复图案，显得不自然。在极度模糊（如完全失焦）的情况中，RealESRGAN 处理的结果可能显得过度锐化，边缘虽然恢复但可能位置不准或出现重影效应。对于轻至中度模糊，RealESRGAN 可显著提升感知清晰度。

• BSRGANx4 同样在盲条件下训练，对于未知模糊类型表现优秀。它往往比其他模型更擅长恢复文字与细小边缘，因此如果模糊图像中包含车牌或小字，BSRGAN 可能使这些细节更为清晰。它引入的颗粒感可能比 RealESRGAN 更少进行“虚构”细节，而是叠加了一层颗粒来增强细节感。对于运动模糊图像，加入适量颗粒与边缘对比度有时能迷惑视觉，使其看起来细节更丰富。BSRGAN 的风险在于可能无法完全消除模糊 —— 结果可能是锐化效果存在但整体仍显模糊，只是上面覆盖了一层噪点。在极度模糊的情况下，BSRGAN 的输出可能看起来像是在颗粒胶片上拍摄的模糊照片 —— 即仍然明显模糊，但带有纹理感。这未必是坏事；有些人更倾向于保留部分模糊而非出现奇异幻觉。使用场景：如果模糊程度不重，而图像中明显边缘只是缺乏定义，那么 BSRGAN 很可能成功提升清晰度，但某些细节仍保留轻微模糊。

• RealESR_Gx4 在模糊修复中主要通过放大带来的标准锐化效果来处理，而不会猜测重建细节。对一张模糊图像进行 RealESR_Gx4 放大后，会由于图像尺寸变大以及轻微锐化而显得稍微清晰，但无法重构不存在的精细细节。其优势在于不会虚构出奇怪纹理。若你仅想稍微增强一张略显模糊的照片以供打印，RealESR_Gx4 能提供一个较为安全的方案。但若目标是重建细节，则 GAN 模型更具能力。因此，可将 RealESR_Gx4 视为一种低风险、中等提升的工具，经常可与传统锐化滤镜联合使用以进一步增强清晰度，同时避免 GAN 所引入的伪影。

• IRCNN_Lx1 虽名为降噪模型，但在某些情形下，降噪也能通过消除低频噪声并增强对比度来对轻微模糊起一定辅助作用。然而，去模糊通常属于另一任务（常涉及反卷积）。IRCNN 模型并非反卷积网络，无法神奇地使图像重新聚焦。如果模糊图像同时伴有噪声，先用 IRCNN 清除噪声有助于放大模型更专注于模糊部分的处理。其他模型（如 DeblurGAN 等）更适合纯粹去模糊，但在本列表中，IRCNN 对于模糊没有直接增强作用，有时甚至可能进一步平滑细节（将模糊边缘当作噪声平均掉）。因此，可认为 IRCNN 工具在去模糊方面的直接适用性较低。一种情形是：若模糊伴随 JPEG 伪影，先降噪；而模糊本身则由放大器处理。

• BSRGANx2 可在模糊程度较轻且希望逐步放大时使用。两次温和的锐化放大可能比一次大倍率放大更温和。例如，先用 BSRGANx2 放大2倍（使图像略微变清晰），再通过额外2倍（可能使用 RealESRGAN 或再次用 BSRGAN）获得最终分辨率。这种分步方法有助于避免边缘过度放大。如果 RealESRGANx4 一步处理后在模糊边缘出现震铃效果，那么两次 BSRGANx2 可能产生更干净的边缘。

• RealESR_Animex4 仅在处理模糊的动漫图像时适用（例如低分辨率动漫帧或模糊动画胶片），在这些情况下它能恢复线条的清晰度，是绝佳的选择；而对于一般模糊照片，则不适用。

伪影与视觉特性（模糊修复）： 这里的关键在于是在保留部分模糊与引入虚构细节之间取得平衡。RealESRGAN 可能会以牺牲真实性为代价去除模糊 —— 使图像变得更清晰，但可能细节不符（例如，原本无法辨认的文字可能变得可读，但可能与原文不符）。BSRGAN 可能会保留部分模糊，但能使可锐化的边缘更加清晰（虽然文字仍可能不完全可读，但边缘形状清楚，并以噪点掩盖了信息缺失）。两者均存在过度锐化造成震铃光晕的风险，但这种风险对 RealESRGAN 来说更明显；而 BSRGAN 叠加的颗粒有时既是伪影，也可以视为细节增强的一种模拟。在锐度与自然感之间，Natural 可能意味着保留原始模糊（因为那是真实情况），而锐化则意味着消除模糊（但可能显得不自然）。RealESRGAN 倾向于消除模糊（优先锐化），BSRGAN 则介于两者之间（锐化边缘，同时保留部分噪声掩盖信息缺失），而 RealESR_Gx4 则保持较为自然（虽图像仍模糊，但无奇怪伪影）。实践中，为了挽救一张模糊图像，用户通常愿意接受略带合成感的锐化——因此常采用 RealESRGAN 或 BSRGAN；也有用户选择将多种方法结合：例如先用 RealESRGAN大幅提升细节，再略微混合原图或进行轻降噪以缓解伪影。

最后请注意，这些模型均非专门的去模糊网络 —— 它们在训练时兼顾了多种退化情况，因此对轻至中度模糊表现尚可，但对于极度模糊图像，效果会有所局限。在视频中使用这些模型处理模糊序列容易引发大量闪烁（每帧模糊处理不同），因此对于视频去模糊通常更倾向于使用专门方法或时序模型。但对于单张模糊照片或帧而言，RealESRGAN 和 BSRGAN 均是值得尝试的工具。

比较总结表

下表总结了各模型在不同内容类型、典型伪影、输出特性及最佳使用场景方面的对比：

(*注：表中各内容类型的“高/中/低”表示各模型对该类型内容的适用性；“伪影倾向”总结了各模型可能产生的常见视觉伪影；“锐利 vs. 自然”定性描述了模型输出是倾向于极致锐利还是更注重自然平滑；最佳使用场景则总结了各模型擅长的应用领域。)

结论

总之，选择放大模型应根据内容特性和所需输出风格而定。RealESRGANx4 与 BSRGAN 在增强真实世界图像上表现强劲 —— RealESRGAN 在细节还原上力求极致（虽有时会过于夸张），而 BSRGAN 则注重保持纹理的真实感。RealESR_Animex4 对于动漫或任何胶片风格图形而言是不可或缺的，能在保证线条清晰的同时避免引入多余伪影。轻量级的 RealESR_Gx4 则适用于一般用户，在追求平衡且无伪影的提升效果时表现可靠。IRCNN 降噪模型虽然不负责放大，但在清理输入（尤其是视频和高噪照片）以保证放大模型专注于真实细节方面起到了辅助作用。每种模型都有其特定的伪影特性 —— 从 GAN 过度锐化到颗粒注入，了解这些特性有助于选择正确的工具：在需要强调清晰边缘或可以容忍噪点时选择颗粒较多的模型，而在追求自然外观或保留风格一致性时选择平滑型模型。对于视频处理，还需考虑时间一致性：动漫专用模型在这方面经过了专门调校，而 RealESRGAN/BSRGAN 可能需要后续降噪或混合处理以避免闪烁。最终，最佳效果往往来自于将多种模型组合成一条工作流程（先降噪 → 放大 → （可能）再添加颗粒或锐化），以发挥各模型的优势。通过根据内容类型选择合适的模型，如上文所述，可实现无伪影的高质量图像放大，无论目标是修复珍贵的老照片、重制旧影片、提升动画画质，还是让经典游戏纹理焕发生机。