AI超解像（アップスケール）
低解像度の画像をAIが2倍/4倍に高画質化。Swin2SRモデルがピクセル単位で最適な補間を行い、ぼやけた画像をシャープに復元します。
AI超解像の仕組み
Swin Transformer
Shifted Window Attention機構により、画像の局所的・広域的な特徴を同時に捉えて高精度な復元を実現
2倍/4倍アップスケール
入力画像の縦横を2倍または4倍に拡大。従来のバイリニア補間と比べて、エッジやテクスチャが大幅に鮮明
WebGPU高速処理
対応ブラウザではGPUで推論を実行。CPU比で最大10倍の高速化を実現
端末内推論
画像を超解像のために推論サーバーへ送らず、通信・外部保管に伴うリスクを低減。機密画像の利用可否は組織規程に従ってください
活用シーン
古い写真の復元
低解像度のスキャン写真や古いデジカメ画像を鮮明に復元
監視カメラ映像の鮮明化
低解像度の防犯カメラ映像から、ナンバープレートや顔の詳細を復元
医療・研究画像の拡大
顕微鏡画像や衛星画像の解像度を向上し、微細な構造を可視化
AI超解像をエッジデバイスで動かす
画像の高解像度化をエッジデバイスで実行するための推奨機材です。GPU搭載デバイスが効果的です。
Raspberry Pi 5（8GB）単体。CPU推論で小型LLMが動き、チャットAIならこれ1台からでも始められる。
NVIDIA Jetson Orin Nano。GPUでより大きなLLMを快適・安定に動かせる本格構成。
価格は目安（変動あり）。下のカードから用途に合うものを選んでください（全点を揃える必要はありません）。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
Raspberry Pi AI HAT+2（Hailo-10H）
2026年1月発売の公式GenAIアドオン。40 TOPS・8GB専用オンボードRAM搭載。hailo-ollama経由でNPU上のLLM推論にも対応（実測はHailo-10Hレビュー参照）。
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