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EutropicAI

EutropicAI/Final2x

Aplicativo desktop multiplataforma para ampliar imagens com modelos de super-resolução, com suporte a modelos integrados ou personalizados no Windows, macOS e Linux.

Alternativa open source a:Topaz Gigapixel AI

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Estrelas
7,387
Forks
525
Issues abertas
3
Último commit
há 3 dias

O que é?

Final2x é um aplicativo desktop que amplia imagens e restaura detalhes usando modelos de super-resolução. Ele funciona no Windows, macOS e Linux, vem com modelos integrados e também permite carregar modelos personalizados.

O app é desenvolvido com Electron, Vue 3 e TypeScript, e conta com um backend de linha de comando em Python (Final2x-core), baseado na biblioteca de restauração de imagens cccv e que usa PyTorch. No Linux, o backend é instalado separadamente via pip, junto com Python e PyTorch; também são necessárias bibliotecas do sistema, como libomp.

O projeto é voltado a quem precisa ampliar fotos ou ilustrações sem trabalhar diretamente com código de machine learning. Desenvolvedores também podem usar o pacote core pela linha de comando.

Recursos principais

  • 01Amplia imagens usando modelos de super-resolução integrados.
  • 02Permite carregar modelos personalizados.
  • 03Funciona no Windows, macOS e Linux.
  • 04Inclui um backend CLI em Python (Final2x-core) para uso pela linha de comando.
  • 05Disponível para download na seção de releases ou pelo winget e Scoop no Windows.

Casos de uso

  • Ampliar fotos de baixa resolução para impressão ou exibição.
  • Ampliar ilustrações ou obras de arte preservando os detalhes.
  • Testar seus próprios modelos de super-resolução por meio de uma interface gráfica.
  • Ampliar imagens em lote ou por scripts usando o backend de linha de comando.

Início rápido

  1. 1

    Baixe a versão mais recente para sua plataforma na página de releases

  2. 2

    No macOS, remova a sinalização de quarentena depois de colocar o app em Aplicativos

    xattr -cr /Applications/Final2x.app
  3. 3

    No Linux, instale o backend com pip

    pip install Final2x-core
  4. 4

    No Linux, verifique a instalação do backend

    Final2x-core -h

Antes de usar

  • No Linux, também é necessário instalar Python 3.10 ou superior, PyTorch 2.0 ou superior e bibliotecas do sistema para que o backend funcione.
  • As versões disponíveis nos gerenciadores de pacotes do Windows podem estar defasadas em relação à versão mais recente.

Tópicos

#image-processing#super-resolution#computer-vision#pytorch#electron#cross-platform#i18n#low-level-vision#typescript#vue3

Perguntas frequentes

O que é Final2x?
Aplicativo desktop multiplataforma para ampliar imagens com modelos de super-resolução, com suporte a modelos integrados ou personalizados no Windows, macOS e Linux. Final2x é um aplicativo desktop que amplia imagens e restaura detalhes usando modelos de super-resolução. Ele funciona no Windows, macOS e Linux, vem com modelos integrados e também permite carregar modelos personalizados.
Final2x é gratuito? Qual é a licença?
Final2x é open source sob a licença BSD-3-Clause. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
Final2x ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de Final2x foi em 17 de out. de 2026.
Para que posso usar Final2x?
Ampliar fotos de baixa resolução para impressão ou exibição. Ampliar ilustrações ou obras de arte preservando os detalhes. Testar seus próprios modelos de super-resolução por meio de uma interface gráfica. Ampliar imagens em lote ou por scripts usando o backend de linha de comando.
Como instalar Final2x?
Baixe a versão mais recente para sua plataforma na página de releases No macOS, remova a sinalização de quarentena depois de colocar o app em Aplicativos: xattr -cr /Applications/Final2x.app No Linux, instale o backend com pip: pip install Final2x-core No Linux, verifique a instalação do backend: Final2x-core -h
Onde consigo Final2x?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/EutropicAI/Final2x

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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