跨平台桌面图片超分辨率工具，支持内置或自定义模型，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Final2x 是一款图片超分辨率桌面应用，可借助超分辨率模型放大图片并还原细节。它支持 Windows、macOS 和 Linux，内置多个模型，也允许用户加载自定义模型。

Final2x 可以免费使用吗？用的什么许可证？

Final2x 以 BSD-3-Clause 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

Final2x 还在维护吗？

活跃维护中。Final2x 最近一次提交是在 2026年10月17日。

Final2x 适合用来做什么？

放大低分辨率照片用于打印或展示。在保留细节的同时放大插画或美术作品。通过图形界面测试自己训练的超分辨率模型。借助命令行后端进行批量或脚本化放大处理。

Final2x 怎么安装和运行？

从发布页面下载适合你平台的最新版本在macOS上，将应用放入“应用程序”文件夹后清除隔离标记: xattr -cr /Applications/Final2x.app 在Linux上，使用pip安装后端: pip install Final2x-core 在Linux上，验证后端安装: Final2x-core -h

在哪里获取 Final2x？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/EutropicAI/Final2x

EutropicAI/Final2x

Q: Final2x 怎么安装和运行？

从发布页面下载适合你平台的最新版本 在macOS上，将应用放入“应用程序”文件夹后清除隔离标记: xattr -cr /Applications/Final2x.app 在Linux上，使用pip安装后端: pip install Final2x-core 在Linux上，验证后端安装: Final2x-core -h

跨平台桌面图片超分辨率工具，支持内置或自定义模型，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

可替代:Topaz Gigapixel AI

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最近提交: 3天前

这是什么？

Final2x 是一款图片超分辨率桌面应用，可借助超分辨率模型放大图片并还原细节。它支持 Windows、macOS 和 Linux，内置多个模型，也允许用户加载自定义模型。

应用基于 Electron、Vue 3 和 TypeScript 开发，后端为 Python 命令行工具 Final2x-core，基于 cccv 图像修复库并使用 PyTorch。在 Linux 上需要通过 pip 单独安装后端，并配置 Python、PyTorch 以及 libomp 等系统库。

该项目适合需要放大照片或插画、但不想直接处理机器学习代码的用户；开发者也可以通过命令行使用 core 包。

核心功能

01使用内置超分辨率模型放大图片。
02支持加载自定义模型。
03可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
04提供 Python 命令行后端 Final2x-core。
05Windows 用户可通过 winget 或 Scoop 安装。

适用场景

放大低分辨率照片用于打印或展示。
在保留细节的同时放大插画或美术作品。
通过图形界面测试自己训练的超分辨率模型。
借助命令行后端进行批量或脚本化放大处理。

快速上手

1
从发布页面下载适合你平台的最新版本
2
在macOS上，将应用放入“应用程序”文件夹后清除隔离标记
xattr -cr /Applications/Final2x.app
3
在Linux上，使用pip安装后端
pip install Final2x-core
4
在Linux上，验证后端安装
Final2x-core -h

使用前须知

Linux用户还需安装Python 3.10+、PyTorch 2.0+及系统库，后端才能运行。
Windows上的包管理器版本可能落后于最新发布版本。

常见问题

Final2x 是什么？: 跨平台桌面图片超分辨率工具，支持内置或自定义模型，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Final2x 是一款图片超分辨率桌面应用，可借助超分辨率模型放大图片并还原细节。它支持 Windows、macOS 和 Linux，内置多个模型，也允许用户加载自定义模型。
Final2x 可以免费使用吗？用的什么许可证？: Final2x 以 BSD-3-Clause 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
Final2x 还在维护吗？: 活跃维护中。Final2x 最近一次提交是在 2026年10月17日。
Final2x 适合用来做什么？: 放大低分辨率照片用于打印或展示。在保留细节的同时放大插画或美术作品。通过图形界面测试自己训练的超分辨率模型。借助命令行后端进行批量或脚本化放大处理。
Final2x 怎么安装和运行？: 从发布页面下载适合你平台的最新版本在macOS上，将应用放入“应用程序”文件夹后清除隔离标记: xattr -cr /Applications/Final2x.app 在Linux上，使用pip安装后端: pip install Final2x-core 在Linux上，验证后端安装: Final2x-core -h
在哪里获取 Final2x？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/EutropicAI/Final2x

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。