Vergleich

KI‑Upscaling‑Artefakte 2025 — Identifikation, Diagnose und praktisches Re‑Processing

Veröffentlicht: 22. Sept. 2025 · Lesezeit: 3 Min. · Von Unified Image Tools Redaktion

„Es sollte sauberer aussehen, wirkt aber unnatürlich.“ Dieses Gefühl erklärt sich oft durch wiederkehrende Artefakt‑Muster. Dieser Leitfaden übersetzt Symptome in Diagnose und reproduzierbare Abhilfe – vom Workflow bis zur Auslieferung.

TL;DR

  • Katalog „Symptom→Ursache→Mittel“ reduziert Iterationen
  • Reihenfolge: Denoise/Restaurierung → sanfte Schärfung → Encoding‑Sweep
  • Metriken helfen, Augen entscheiden (SSIM/LPIPS/Butteraugli)
  • Banding → Debanding+Dither; Wachs‑Haut → Textur/Kanten schützen; Halos → Radius/Menge runter
  • Auslieferung ohne LCP/INP zu brechen: Nicht‑kritische Bilder lazy/low‑priority

Interne Links: INP‑fokussierte Bildauslieferung 2025 — decode/priority/Skript‑Koordination für spürbare Performance, AVIF vs WebP vs JPEG XL 2025 — Praxisnaher, gemessener Vergleich, Responsive Images mit DPR und image-set 2025

Artefakt‑Taxonomie und Ursachen

  1. Halos/Ringing
  • Ursache: Überschärfung, Deconvolution‑Overshoot, aggressive Filter
  • Abhilfe: Radius/Menge reduzieren, leichter Low‑Pass, Wirkung auf Kanten begrenzen
  1. Flach/plastisch („Wachs‑Haut“)
  • Ursache: zu starkes Entrauschen, Modell glättet zu viel
  • Abhilfe: Mikro‑Rauschen zurückbringen, Textur/Kanten schützen, q erhöhen
  1. Text‑Fringing/Bluten (Sub‑Pixel)
  • Ursache: Sub‑Pixel‑Versagen, nicht‑ganzzahlige Skalierung, Kernel‑Wahl
  • Abhilfe: ganzzahlige Skalierung, NN/HQ‑Kernel, UI ggf. vektorisieren (SVG/Lottie)
  1. Checkerboard/Moiré
  • Ursache: Periodizität des Upsamplers, Textur‑Interferenzen
  • Abhilfe: leichtes Pre‑Blur, anderen Upsampler testen, Pre‑Filter vor Downscale
  1. Banding (stufige Verläufe)
  • Ursache: 8‑bit‑Quantisierung, starke Kompression, große glatte Flächen
  • Abhilfe: Debanding + Dithering, 10‑bit‑Pipeline, AVIF mit höherer Tiefe
  1. Farb‑Fringing/Chroma‑Bleed
  • Ursache: YUV‑Subsampling (4:2:0), Farbraum‑Mismatch
  • Abhilfe: 4:4:4 an kritischen Kanten, sRGB/P3 konsistent halten, unnötige Konvertierungen vermeiden
  1. Zeitliches Flackern (Video)
  • Ursache: Inkonsistenz zwischen Frames, starkes temporales Denoise
  • Abhilfe: temporale Filter justieren, Keyframe‑Abstand anpassen

Diagnose‑Rahmen (wohin schauen)

  1. Augen zuerst: Zoom + AB‑Vergleich/Slider
  2. Differenzbild, um Änderungen zu lokalisieren
  3. Histogramm/Frequenzen für Hochfrequenz‑Über/Untermaß
  4. SSIM/LPIPS/Butteraugli als Stütze – nicht alleinentscheidend

Remaster‑Workflow (kanonisch)

  1. Eingaben normalisieren (Ausrichtung/ICC/Farbraum/Bit‑Tiefe)
  2. Denoise/Deconvolution bei Bedarf
  3. Mäßige Schärfung mit Kantenschutz (Radius/Menge/Schwelle)
  4. Debanding + Dither für Verläufe
  5. Encoding‑Sweep (AVIF/WebP: q/Geschwindigkeit/4:2:0 vs 4:4:4)
  6. Entscheidung via Augen + Metriken + Bytes

Implementierungs‑Snippets (Sharp/FFmpeg)

import sharp from 'sharp'

export async function enhance(input: string, base: string) {
  const s = sharp(input, { failOn: 'none' })
   .withMetadata({ orientation: 1 })
   .gamma()
   .median(1)
  await s.webp({ quality: 78 }).toFile(`${base}.webp`)
  await s.avif({ quality: 56, chromaSubsampling: '4:4:4' }).toFile(`${base}.avif`)
}

ffmpeg -i input.mp4 -vf "gradfun=radius=16:strength=0.8" -c:v libaom-av1 -crf 28 -b:v 0 -pix_fmt yuv420p10le out-av1.mp4

Betriebliche Tipps

  • Bei niedrigen Bitraten etwas Mikro‑Rauschen vorab säen – vermeidet „Plastik“
  • UI/Text: Vektorisierung (SVG/Lottie) bevorzugen
  • HDR/weiter Gamut: Ausreißer vor finalem sRGB prüfen; 10‑bit nach Möglichkeit halten
  • Auslieferung: INP‑freundlich – nur LCP‑Kandidat mit hoher Priorität

Qualitätsbewertung

  • SSIM/PSNR messen Pixel‑Treue; übersehen teils Wahrnehmungs‑Artefakte
  • LPIPS/Butteraugli korrelieren oft besser – trotzdem nur Stütze
  • Gewinne/Verluste mit AB/Diff belegen, nicht nur eine Zahl
  • Vor Release Sweep (q/Größe/Subsampling) fahren

Checklist

  • [ ] Eingaben normalisieren (Ausrichtung/ICC/Farbraum/10‑bit)
  • [ ] Denoise/Restaurierung → Schärfung mit Kantenschutz
  • [ ] Debanding + Dither nach Bedarf
  • [ ] AVIF/WebP: q und 4:2:0/4:4:4 sweepen
  • [ ] Auslieferung LCP/INP‑sicher (nur LCP hohe Priorität)

FAQ

  • F: Wie zähme ich „Wachs‑Haut“? A: Denoise entschärfen, Textur/Kanten schützen, q erhöhen; in Gesichtern Stärke reduzieren.

  • F: Wie viel Schärfung? A: Klein anfangen (Radius/Menge/Schwelle). „Knusprigkeit“ vermeiden; auf Kanten beschränken.

  • F: Welche Metrik nutzen? A: SSIM + LPIPS als Leitplanken; Butteraugli bei Bedarf. Die Augen entscheiden.

Zusammenfassung

Artefakt benennen, Playbook anwenden: diagnostizieren → minimal re‑processen → sicher ausliefern. Natürlich und schlank zugleich.

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