Bildskalierung im Test: Fotoauflösung erhöhen mithilfe künstlicher Intelligenz

Bildskalierung ist prädestiniert für maschinelles Lernen. Wir haben getestet, wie gut Skalieralgorithmen in Web-Apps und Bildbearbeitungstools funktionieren.

Artikel verschenken
In Pocket speichern vorlesen Druckansicht 14 Kommentare lesen
, Bild: Rudolf A. Blaha

(Bild: Rudolf A. Blaha)

Lesezeit: 17 Min.
Inhaltsverzeichnis

Die meisten Kameras lösen 24 Megapixel auf; Smartphonekameras meist nur 8 Megapixel. Was tun, wenn die Bildauflösung für großformatigen Druck nicht ausreicht und neu fotografieren keine Option ist? In US-Krimiserien mag es genügen, wenn jemand "Enhance" kommandiert, damit aus der verschwommenen Reflexion eines Hinterkopfs ein gestochen scharfes Verbrecherporträt entsteht. In der Realität konnten auch komplexe Skalieralgorithmen nie vollends überzeugen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verspricht blühende Pixellandschaften. Etliche Anbieter verkaufen Upscaling auf Grundlage maschinellen Lernens. Im Test treten zunächst eine gute Handvoll Webdienste gegeneinander an. Alle bieten zwei-, drei- oder vierfache Skalierung. Bezahlt wird pro Bild.

Mehr zu Bildbearbeitung und Gestaltung:

Einige Desktop-Programme enthalten bereits KI-Skalierer. Aufgrund unterschiedlicher Ansätze sind sie aber nur bedingt mit den Webdiensten vergleichbar. Topaz Gigapixel AI (Download) ist der einzige Stand-alone-Skalierer. Für die übrigen Kandidaten wird sich kaum ein Kunde nur wegen dieser Funktion allein entscheiden; was sie leisten, ist dennoch interessant: das Grafikpaket CorelDraw Graphics Suite 2021 (Download), die Mac-Bildbearbeitung Pixelmator Pro (Download) und das Zweiergespann Photoshop (Download) und Lightroom (Download).