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UGscaler

Aplicación Android para restaurar, recortar y reescalar fotografías mediante IA completamente local, sin cuentas, cuotas, suscripciones ni costes por imagen.

UGscaler 1.6.6

La interfaz está diseñada para pantallas de smartphone y uso con una mano:

  1. Pulsa Subir foto.
  2. Opcionalmente, pulsa Recortar. Mientras ajustas el marco se bloquea el desplazamiento vertical y el botón cambia a Aceptar.
  3. Pulsa Mejorar con IA.
  4. UGscaler muestra el porcentaje, guarda automáticamente el resultado como PNG y abre una vista con Comparar, Compartir y Cerrar.

Nuevo proyecto libera la imagen actual y permite comenzar otra edición sin reiniciar la aplicación.

IA local y privada

  • BSRGAN/NCNN recibe la foto o el recorte sin preenfoque, reconstruye texturas degradadas por desenfoque, ruido o JPEG y aplica un escalado automático ×2 o ×4.
  • El modelo BSRGAN oficial se convirtió a NCNN y se verificó numéricamente frente a PyTorch antes de integrarlo en Android.
  • Una protección final compara la reconstrucción con el original a resolución completa. En imágenes recuperables transfiere el 90 % del resultado neuronal; si detecta una desviación anómala o barrido severo, reduce automáticamente la intensidad para evitar deformaciones.
  • La referencia conserva su resolución completa durante la protección y la salida nunca tiene menos píxeles que la foto o el recorte de entrada.
  • En Android 10–16, el ejecutable NCNN se instala como componente nativo de solo lectura; no se ejecuta código desde la carpeta escribible de la app. Esto evita el cierre de HyperOS al comenzar la inferencia.
  • RT-Focuser y ONNX Runtime se retiraron: en las pruebas con fotografías reales añadían doble contorno y aumentaban el tamaño y el consumo de memoria sin mejorar el resultado.
  • Si existe un recorte, UGscaler utiliza ese recorte como entrada y conserva la región original a resolución completa como referencia de fidelidad.
  • La escala máxima se decide a partir de la entrada, el límite del modelo y la memoria disponible.
  • No requiere conexión: la fotografía no abandona el dispositivo.

Sin nube y sin costes

  • UGscaler no incluye Gemini, Nano Banana, Stable Diffusion por API ni ningún proveedor cloud.
  • La APK no solicita permiso de Internet.
  • No hay acceso con Google, Firebase, claves API, créditos ni compras integradas.
  • Toda fotografía permanece en el teléfono y cada mejora es gratuita.
  • Los modelos generativos locales comparables a Nano Banana fueron descartados porque requieren varios GB y no ofrecen una experiencia móvil estable en el hardware objetivo.

Consulta PRIVACY.md para conocer el tratamiento local de las imágenes.

Salida y compatibilidad

  • Guardado sin pérdida en Imágenes/UGscaler con extensión .png.
  • Android 8.0 o posterior (minSdk 26).
  • APK optimizada para ARM64, incluido Redmi Note 13 Pro+ (23090RA98G).
  • Runtime nativo actualizado y empaquetado alineado para dispositivos Android con páginas de memoria de 16 KB.
  • Límites de decodificación y salida adaptados al heap disponible.
  • Procesamiento cancelable y liberación explícita de bitmaps y procesos NCNN.
  • El original nunca se sobrescribe.

Compilar y verificar

Requisitos: JDK 17 y Android SDK 36.

$env:ANDROID_HOME='C:\Users\uge\Android\Sdk'
.\gradlew.bat clean lintRelease testDebugUnitTest assembleRelease

La salida se genera en app/build/outputs/apk/release/UGscaler-v1.6.6.apk y la versión distribuible se copia a la raíz como UGscaler-v1.6.6.apk, sin debug en el nombre.

Límites reales

La IA local mejora contornos, compresión y texturas recuperables, pero no puede reconstruir con certeza una cara o un objeto cuya información desapareció por un barrido extremo. En esos casos UGscaler prioriza no empeorar el original frente a inventar una identidad o geometría falsa.

Licencia

El código propio se distribuye bajo UGscaler Non-Commercial License 1.0. Los modelos, runtimes, servicios y librerías mantienen sus condiciones originales; consulta THIRD_PARTY_NOTICES.md.

About

Android photo and video-frame restoration with temporal fusion, Real-ESRGAN, NCNN and CodeFormer.

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