按目标倍数建立新画布，逐块填充，避免一次性分配整幅大图。
2× / 4× 分块插值放大，双线性与双三次近似后再做 USM 锐化，逐块计算不卡界面。压完给出原始与输出尺寸、体积对比，导出 PNG。是高质量插值，不是 AI 生成细节。
文件不上传服务器，插值与导出均在本地浏览器处理，断网也能用（首次打包 ZIP 需加载 CDN 库）；大图请保持页面在前台
按目标倍数建立新画布，逐块填充，避免一次性分配整幅大图。
用周围 4 个像素加权，速度快、过渡平滑，但边缘偏软。
用 16 个像素做三次卷积近似，边缘更利，文字与线条更干净。
把高频信息叠回去，补偿插值造成的发虚；过度会出白边。
放大不能创造原本不存在的细节，源图本身糊，放大只会更糊
4× 对纯文字收益有限，体积却翻倍
30 左右通常最佳，超过 60 会出现明显白边
大图计算时间长，切到后台可能被浏览器降频
PNG 无损，适合后续再编辑；JPG 会二次压缩产生噪点
小尺寸截图投屏或放进 PPT，2× 放大后边缘更整齐
电商详情页要求较大尺寸，2× - 4× 插值可应急
平台要求最小边长，放大到刚好达标即可
双三次 + 适度锐化对线条与色块效果较好
| 插值不是生成 | 双线性与双三次都是根据邻近像素推算新像素，不会创造纹理或人脸细节 |
|---|---|
| 2× 与 4× 的差别 | 4× 内部拆成两次 2×，逐级放大再锐化，边缘比一步 4× 更稳定 |
| 为什么要分块 | 逐行分块并用 setTimeout 让出主线程，避免大图长时间卡死界面 |
| 锐化在补什么 | 插值会让边缘变软，USM 把高频信息叠回去，视觉上更「实」 |
| 体积会变大 | 像素数按平方增长：2× 约 4 倍，4× 约 16 倍，PNG 体积接近同比例 |
| 与 AI 放大的区别 | AI 放大靠模型「猜」细节，可能生成不存在的纹理；本工具只做高质量插值 |
把 800px 的图放到 1600px 或 3200px，边缘不糊成一团。这里用的是双线性 + 双三次近似插值，再叠加反锐化掩模，分块计算不卡界面，导出 PNG 并给出尺寸与体积对比。它不生成新细节，但能把插值做到足够干净。
浏览器内存有限，输出超过约 4000 万像素时可能失败。遇到失败建议改用 2×，或先裁剪掉无关区域再放大。
严格说不是。这是高质量插值放大，像素是推算出来的，源图没有的细节不会被创造；导出 PNG 只是不额外增加压缩损失。
AI 模型会根据训练数据「猜」纹理与五官，可能更锐但也会失真；插值只依据邻近像素，结果忠实于原图。
像素数量按平方增长，4× 的像素是 2× 的 4 倍，且内部分两次放大，计算量与导出体积都明显上升。
PNG 无损保存，像素数增加多少，数据量大致同比例增加；2× 约 4 倍，4× 约 16 倍。
不会。解码、插值、锐化、导出全部在浏览器内完成。
默认 35。照片类 20 - 40，文字线条类可到 50；超过 60 容易出现白边与光晕。
可以，一次最多 6 张，逐张处理并显示每张状态，支持逐张下载或打包 ZIP。
审核通过后就会展示在留言板上，稍安勿躁～
数据更新：2026-11-02 · 纯浏览器 canvas 分块插值 + USM，无服务端处理。
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