xiaoer-upscale

GitHub

提供Mac端本地图片超分辨率工具,支持CLI和Finder右键。基于OpenCV CPU推理,无需API,实现4K/8K画质提升及自动化安装配置。

触发场景

图片放大 超分 提清晰度 图糊了 做高清版 把这张图变清楚 4K/8K 图 image upscale super resolution 右键放大图片 Mac 右键超分

安装

npx skills add Jane-xiaoer/claude-skill-xiaoer-upscale --skill xiaoer-upscale -g -y
更多选项

不安装直接使用

npx skills use Jane-xiaoer/claude-skill-xiaoer-upscale@xiaoer-upscale

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add Jane-xiaoer/claude-skill-xiaoer-upscale --skill xiaoer-upscale -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add Jane-xiaoer/claude-skill-xiaoer-upscale --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add Jane-xiaoer/claude-skill-xiaoer-upscale --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "name": "xiaoer-upscale",
    "metadata": {
        "author": "jane (xiaoer)",
        "version": "1.0.0",
        "use_case": "本地 AI 图片超分工具 + 一键装好 macOS 右键快速操作,可分享给别人照装"
    },
    "description": "在 Mac 上把图片本地放大\/提清晰度(超分辨率),并装好「Finder 右键 → 快速操作 → 超分 4K\/8K」。 USE WHEN 用户说 图片放大、超分、提清晰度、图糊了、做高清版、把这张图变清楚、 4K\/8K 图、image upscale、super resolution、右键放大图片、Mac 右键超分。 纯本地离线、不用 API key、不花钱(OpenCV dnn_superres,CPU 即可)。\n"
}

小耳超分 · Mac 本地图片超分 + 右键 4K/8K

把"图片放大/提清晰度"做成两种入口:命令行 upscale + Finder 右键。 引擎 = OpenCV dnn_superres,在 CPU 上跑,不调任何 AI API、不用 key、不联网(装完拔网也能用)。唯一联网 = 安装时下 3 个模型(~41MB)。

一键安装

bash scripts/install.sh

装完得到:

  • 命令行:upscale 图片.jpg --8k(别名 超分)
  • 右键:选图片 → 右键 → 快速操作 → 超分 4K / 8K / 极速4K(后台跑、完成弹通知、不卡 Finder)

安装脚本做了 5 件事:建 venv 装 opencv-contrib-python+Pillow → 下 3 个模型 → 生成 CLI 壳 → 生成 3 个右键 .workflowpbs -flush 注册。全用 $HOME,不写死用户名,别人照装即可。

命令行用法

upscale 图.jpg              # 默认满血 4x
upscale 图.jpg --4k         # 目标长边 3840
upscale 图.jpg --8k         # 目标长边 7680
upscale 图.jpg --16k        # 目标长边 15360(源不够大时为插值,非真细节)
upscale 图.jpg --long 5000  # 自定义长边
upscale 图.jpg --scale 2    # 相对原图 2 倍
upscale 图.jpg --model edsr # 换模型(默认 lapsrn)

输出 原名_档次.jpg 存到同目录,带轻度 unsharp 锐化。

三档模型(速度 / 质量 · CPU 无 GPU)

模型 右键档 速度(2K 源) 质量 用途
fsrcnn 极速4K ~0.5s 稍软 快速预览 / 批量
lapsrn 4K / 8K ~6 分钟 出片默认
edsr (仅 CLI) ~8 分钟+ 最好 极致质量少用,大图可能上小时/OOM

关键认知:模型是 4x,真实细节上限 = 源图长边 ×4。2K 源 → 4K/8K 是真提升;16K 基本是插值(源撑不起)。源本身 4-5K 才谈得上真 16K。

右键设置 & 排障(别人在新 Mac 上最容易卡这里)

  1. 右键没出现「超分」菜单项 → 系统设置(System Settings)→ 搜「扩展 / Extensions」或「访达 / Finder」→ 在"添加的扩展 / 访达"里勾上 超分 4K / 8K / 极速4K。装完 pbs -flush 一般会自动出现,这是兜底。(旧版 macOS:系统偏好设置 → 扩展 → 访达扩展。)
  2. 菜单项藏在哪 → 选中图片右键 →「快速操作 / Quick Actions」子菜单里(条目多时会折叠进这里,不在最外层)。
  3. 完成通知没弹 → 系统设置 → 通知 → 允许「脚本编辑器 / Automator」发通知(右键用 osascript 弹通知,首次可能要手动允许一次)。
  4. 拷贝来的 .workflow 点了没反应(quarantine 隔离) → 本 skill 的 install.sh本地生成 workflow、不带隔离属性,无此问题;若手动拷了下载来的,执行 xattr -dr com.apple.quarantine "xxx.workflow"
  5. 命令行 upscale 找不到~/.local/bin 不在 PATH。加:echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc。(右键不受 PATH 影响。)

边界(重要)

  • 只处理图片,不处理视频。CPU 上逐帧超分不现实(lapsrn ~6min/帧 → 10s 片要 25 小时)。视频超分请走 GPU 方案(Real-ESRGAN / Topaz Video AI),不是这个工具。
  • 需要 GPU 加速版超分(Real-ESRGAN 等)是另一条路,本工具专注"零依赖、人人能装、CPU 即可"。

模型来源

三个模型是 OpenCV dnn_superres 官方预训练权重,来自 GitHub(可重下)。直链、大小校验、逐个说明见 references/models.mdinstall.sh 会自动下载,一般不用手动碰。

文件

  • scripts/install.sh — 一键安装(入口)
  • scripts/upscale.py — 超分引擎(OpenCV dnn_superres)
  • scripts/qa_run.sh / qa_worker.sh — 右键的后台跑 + 通知粘合层
  • scripts/gen_quickactions.sh — 生成 3 个 Finder 右键 .workflow
  • references/models.md — 模型来源与直链

版本历史

  • c480ad8 当前 2026-07-30 20:21

元信息

文件数
0
版本
c480ad8
Hash
05e0e6af
收录时间
2026-07-30 20:21

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