Commons:Upscaling/zh
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The proposal may still be in development, under discussion, or in the process of gathering consensus for adoption. References or links to this page should not describe it as "policy". |
- 将照片上的某些损伤（例如黑斑，其中一处紧挨着她的头发）误以为是拍摄对象的细节
- 将模糊细节解读为瑕疵并将其去除（左侧放大处理去除了疑似戒指和细手镯的细节；右侧放大处理则去除了疑似第二只手镯的细节）；
- 对照片中模糊不清的细节做出了各种不同的推测性解读（例如：她手镯的材质与宽度、裙子的面料、鼻子的形状、眼睛的颜色以及她的视线朝向）。
放大是使用軟體來增加圖像的像素數量和大小。 一般來說，共享資源上的圖像不應該放大，特別要避免使用基於人工智慧（AI）的放大工具。 維基媒體計劃上使用的和原始圖像無法取得的圖像可以作例外處理。
放大的用途
放大的原因有很多。例如，想要列印圖像的人可能會使用放大版本來獲得更好的效果。網路上顯示的圖像在預設情況下，通常是低解析度的，但為了令非常小的圖像不顯得高度像素化，並提高可見性，有時這些圖像會被放大。放大有文字的圖像可以使文字更清晰。
共享資源认为，针对打印或个人用途进行图像放大应由最终用户自行决定。换言之，我们不会预判用户的需求而预先放大图像，而是提供原始图像，以便用户根据需要进行任意修改。
這些規則的例外是，在某個維基媒體計劃上存在一定程度的共識，去放大一個特定圖像以用於該計劃，在這種情況下，共享資源將該檔案視為範圍內。 另一個不太常見的例外是放大的圖像，其放大版本是唯一可取得的版本。
請注意，可辨識人物的放大照片還必須符合可辨識人物照片的共享資源規則，如果使用了基於人工智慧的軟件，則必須符合可辨識人物的AI照片。
軟件
許多軟體產品都有放大的功能，但使用不同的方法來實現更高的解析度。 傳統方法，例如Adobe Photoshop使用的方法，是在原始圖像中取樣畫素。較新的軟體通常使用AI，不僅根據原始圖像，並根據模型訓練資料中的圖像推斷邊緣、面、物體和其他細節。
基於AI的放大品質因工具而異。例如，將圖像上傳到流行的聊天機器人，通常會導致對共享資源來說不可接受的更改，即使AI只被指示調整圖像大小或修復圖像的輕微損壞。其他模型，如Topaz Gigapixel，雖然被宣傳為「提高圖像解析度」，可以產生看起來更像原圖的結果，但仍然可能引入原圖中不存在的細節。
AI工具的問題
当AI超分辨率技术提升低质量图像的分辨率时，它无法准确还原缺失的信息；它只能基于光影图案，对原始图像可能呈现的内容做出一种看似合理但属于推测性的重构。如果使用不同的AI服务（甚至是同一服务在不同时间）对同一张图像进行放大处理，结果也会各不相同，且其中任何一个版本都不是“真实”的原始图像。
在通过放大技术去除照片中的噪点或瑕疵时，AI同样只能基于推测，还原被遮盖部分的样貌。如果是在清澈的蓝天背景下修复划痕，这种处理通常无伤大雅；但若瑕疵覆盖了照片中的细节，AI就必须生成全新的、基于推测的内容来加以替代。
AI图像放大技术未必总能准确考量图像的宏观背景。来自特定年代和国家的照片，可能会依据AI训练数据的平均特征，以一种通用化的方式进行处理。人像照片往往会呈现出符合现代美国审美的妆容、牙齿形态及面部表情特征；而19世纪的城市照片中，则可能出现与时代不符的细节，例如旗杆被误处理成了电视天线。
处理放大后的图像
尽管大多数经放大处理的图像不适合上传至维基共享资源，但对于在其他维基媒体项目中使用的文件，必须妥善处理其中的例外情况。
- 维基共享资源上所有经放大处理的图像，均须在文件页面使用相应的模板。若使用基于人工智能的工具进行放大，请使用{{AI upscaled}}；若使用其他方法，请使用{{Retouched}}并附上说明，注明该图像经过了放大处理。
- 除了上述模板外，理想情况下，对放大图像的描述也应明确指出该图像经过了放大处理，并应包含所用软件的名称（如已知）。
- 如果原始图像可获取，则应将其单独托管于维基共享资源（与放大版本分开），并从放大版本处提供醒目的链接指向该原始图像。
附带性的尺寸放大
尽管在维基共享资源上通常不允许对图像进行放大，但某些编辑技术可能会以在技术上类似于放大的方式扩展图像的局部；此类操作不被视为有问题，也不受本指引的约束。
- 透视校正通常涉及对图像局部进行拉伸或扩展。例如，若因画作悬挂高度、反光或其他技术原因而无法从正面对其进行拍摄，要获得理想的图像，唯一的办法就是从其他角度拍摄并进行透视调整。同样，在拍摄建筑时，也常需进行调整以校正垂直或水平线条。
- 在校正图像的纵横比时，放大其中一个维度与缩小另一个维度同样可行。
在这两种情况下，都需要在缩小（导致某一维度信息丢失）与拉伸（引入插值生成、可能存在细微偏差的信息）之间做出选择。这两种做法并无优劣之分，但此类照片编辑应当予以明确标示，既可以通过使用{{Retouched}}或类似模板来标记，也可以在覆盖原图时的编辑摘要中进行说明。